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Reemplaza el NLU rígido (intent+entities) por un agente LLM con tool-calling
que decide y muta estado en cada turno. Opt-in vía AGENT_TURN_ENGINE=1.
DeepSeek V4 (deepseek-chat) configurado como modelo (OpenAI-compatible).
Arquitectura nueva en src/modules/3-turn-engine/agent/:
- workingMemory.js: arma el JSON contextual que recibe el LLM cada turno
(cart, pending, last_shown_options, store, customer_profile, history,
preparsed quantity).
- systemPrompt.js: prompt estático ~70 líneas. Define rol + reglas duras +
cómo procesar mensajes + cómo escribir el say. Sin enumeración de intents.
- runTurn.js: loop de tool-calling con tool_choice="required". Cap 10 tool
calls / 20s timeout. Métricas in-memory.
- customerProfile.js: lookup de frequent_items en woo_orders_cache por
teléfono (chat_id → phone), top 5 últimos 6 meses. Cache 10 min.
- tools/schemas.js: 11 tools (search_catalog, add_to_cart, set_quantity,
select_candidate, remove_from_cart, set_shipping, set_address,
confirm_order, pause, escalate_to_human, say).
- tools/executor.js: validación Ajv + dispatch + observación al LLM.
woo_id se valida contra snapshot — si no existe el agente vuelve a
search_catalog (anti-halucinación).
- tools/searchCatalog.js: wrappea retrieveCandidates + fallback por
categoría usando jsonb_array_elements_text del snapshot. Persiste
last_shown_options automáticamente.
- tools/{addToCart, setQuantity, selectCandidate, removeFromCart,
setShipping, setAddress, confirmOrder, pause, escalateToHuman}.js:
side effects atómicos sobre el order.
- quantityParser.js (D1): determinístico, parsea fracciones, frases
compuestas (media docena, cuarto kilo), numéricos. 46 tests.
FSM extendida (fsm.js): nuevo estado PAUSED (TTL 7d, cart preservado,
"después te digo" → pause tool).
pipeline.js: TTL stale ahora 24h general, 7d si PAUSED, infinito si
AWAITING_HUMAN.
turnEngineV3.js: nuevas flags AGENT_TURN_ENGINE y AGENT_TURN_ENGINE_SHADOW.
Branch a runTurnAgent cuando full o corre en paralelo escribiendo diffs
estructurales en audit_log (entity_type='agent_shadow') para validar
paridad antes de flippar.
Endpoint nuevo: GET /api/metrics/agent → turns, avg_tool_calls, fallback
rate, escalations, pauses, orders_confirmed.
Smoke test E2E con DeepSeek real:
- "hola" → say (2.3s, 1 tool)
- "2kg de vacio" → search → add_to_cart → say (8.8s, 3 tools)
- "media docena de chorizos" → search → say con clarificación (10.3s, 4 tools)
- "listo" → say (3.3s, 1 tool)
- "retiro" → set_shipping → confirm → say (5.1s, 3 tools)
Cart final correcto: 2kg de Vacío. Estado: CART → SHIPPING.
Tests: 238/238 pasando.
D9 (cleanup legacy ~1200 LOC NLU/handlers/replyRewriter) DEFERRED:
se hace después de paridad shadow validada con tráfico real. Hoy
agente coexiste con legacy; default sigue siendo el motor V3.
Plan completo en ~/.claude/plans/ok-creo-que-tiene-humming-sutton.md.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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416 B
JavaScript
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416 B
JavaScript
/**
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* set_shipping — fija el método de envío.
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*/
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export async function setShippingTool(args, ctx) {
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const { method } = args;
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if (method !== "delivery" && method !== "pickup") {
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return { ok: false, error: "invalid_method" };
|
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}
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|
ctx.order = { ...ctx.order, is_delivery: method === "delivery" };
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return { ok: true, method, requires_address: method === "delivery" && !ctx.order.shipping_address };
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}
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