Gestión de contexto dinámico en agentes de IA con MCP y Python

El contexto es clave al hablar de agentes con inteligencia artificial, especialmente cuando diferenciamos un simple bot conversacional de un agente verdaderamente inteligente. La capacidad para mantener el contexto es fundamental, pues permite relacionar preguntas previas con conversaciones actuales, mejorando significativamente la precisión y relevancia de las respuestas.

¿Por qué el contexto mejora un agente de IA?

El contexto permite que un agente relacione información actual con interacciones anteriores, brindando respuestas más naturales y coherentes. Por ejemplo, si primero hablas de Superman y luego introduces a Batman en la conversación, un agente que maneja contexto adecuadamente podría señalar la relación amistosa entre ambos personajes, añadiendo valor y naturalidad a la interacción.

¿Cómo implementar contexto dinámico con MCP y Python?

Implementar una gestión sencilla del contexto en tu agente inteligente utilizando MCP (Modelo de Contexto Persistente) en Python implica tres sencillos pasos prácticos:

Creando servidor y contexto raíz

1. Primero debes crear una carpeta denominada clase16 sin espacios y dentro de esta un archivo del servidor MCP con extensión .py.
2. Importa la librería MCP, inicializando después el servidor junto al contexto raíz (root context). Este último comienza acumulando información desde el principio.

import mcp.server.fastmcpy

# Inicialización del servidor
root_context = {"bienvenida": "Bienvenido"}

Creando herramienta para actualizar el contexto

1. Define una herramienta específica, denominada UpdateContext, que actualiza dinámicamente tu contexto raíz cada vez que se recibe información nueva del usuario.
2. Los datos proporcionados se almacenan automáticamente en el diccionario.

def UpdateContext(user_data):
    root_context.update(user_data)

Ejecutando y visualizando el contexto actualizado

1. Ejecuta tu servidor MCP y observa cómo el contexto se actualiza con cada entrada del usuario.
2. Al utilizar la herramienta desde el explorador, verás cómo el contenido se va acumulando secuencialmente, proporcionando a tu modelo de lenguaje avanzado información más robusta y detallada para sus respuestas.

Este método es sencillo para implementar y provee una interacción más natural y precisa entre usuarios y agentes de inteligencia artificial avanzados, permitiendo contextos más completos y respuestas acordes con las expectativas del usuario.

¿Tienes experiencia manejando contextos en tus aplicaciones de inteligencia artificial? ¡Comparte tus comentarios abajo!