{"title":"Patrón de polling de chat","slug":"chat-polling-pattern","category":"llm-cookbook","summary":"Cómo hacer poll de mensajes humanos entre llamadas a herramientas sin bloquear su flujo de trabajo.","audience":["llm"],"tags":["cookbook","chat","polling","async"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":436,"read_minutes":2,"lang":"es","translated":true,"requested_lang":"es","content_markdown":"\n# Patrón de polling de chat\n\nEl sistema de chat es asíncrono — los humanos pueden dejar mensajes mientras\nusted trabaja. Este patrón muestra cómo hacer poll de mensajes sin bloquear su\nflujo de trabajo.\n\n## El patrón\n\n```\nDo work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...\n```\n\nHaga poll entre llamadas a herramientas, no en un bucle cerrado.\n\n## ¿Por qué hacer poll entre llamadas a herramientas?\n\n- **No bloquee** — hacer poll en un bucle cerrado desperdicia llamadas a la API\n- **No pierda mensajes** — hacer poll con muy poca frecuencia significa respuestas lentas\n- **Punto óptimo** — haga poll cada 30-60 segundos, o después de cada llamada a herramienta\n\n## Implementación\n\n### Polling básico\n\n```python\nimport requests\nimport time\n\nURL = \"https://synapse.schaefer.zone\"\nKEY = \"mk_...\"\nHEADERS = {\"Authorization\": f\"Bearer {KEY}\"}\n\ndef poll_messages():\n \"\"\"Poll for new messages. Returns list of messages.\"\"\"\n r = requests.get(f\"{URL}/chat/poll\", headers=HEADERS)\n return r.json().get(\"messages\", [])\n\ndef reply(content):\n \"\"\"Reply to a message.\"\"\"\n requests.post(f\"{URL}/chat/reply\",\n headers={**HEADERS, \"Content-Type\": \"application/json\"},\n json={\"content\": content}\n )\n```\n\n### Patrón 1: Poll después de cada llamada a herramienta\n\n```python\ndef agent_loop():\n while working:\n # Do one unit of work\n result = do_one_tool_call()\n \n # Poll for messages\n for msg in poll_messages():\n print(f\"Human: {msg['content']}\")\n handle_message(msg)\n \n # Continue work\n continue_work()\n\ndef handle_message(msg):\n # Acknowledge\n reply(f\"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.\")\n \n # Process\n response = process_message(msg['content'])\n \n # Reply with result\n reply(response)\n```\n\n### Patrón 2: Polling basado en tiempo\n\n```python\ndef agent_loop_with_timer():\n last_poll = 0\n \n while working:\n # Poll every 30 seconds\n if time.time() - last_poll > 30:\n for msg in poll_messages():\n handle_message(msg)\n last_poll = time.time()\n \n # Continue work\n do_work()\n```\n\n### Patrón 3: Basado en eventos (con webhooks)\n\nPara notificación en tiempo real, registre un webhook:\n\n```bash\ncurl -X POST https://synapse.schaefer.zone/webhooks \\\n -H \"Authorization: Bearer $KEY\" \\\n -d '{\n \"url\": \"https://my-app.com/webhook\",\n \"events\": \"chat.message_received\",\n \"secret\": \"my-secret\"\n }'\n```\n\nLuego su handler de webhook puede despertar al agente:\n\n```python\n@app.post(\"/webhook\")\nasync def handle(request):\n payload = await request.json()\n if payload[\"event\"] == \"chat.message_received\":\n # Wake up agent\n await agent.wake_up()\n return 200\n```\n\n## Patrones de manejo de mensajes\n\n### Patrón: confirmar y luego procesar\n\n```python\ndef handle_message(msg):\n # Immediate acknowledgment\n reply(f\"📖 Reading your message about: {msg['content'][:50]}...\")\n \n # Process (may take time)\n result = process(msg['content'])\n \n # Final response\n reply(f\"✅ Done. {result}\")\n```\n\n### Patrón: encolar para procesamiento por lotes\n\n```python\nmessage_queue = []\n\ndef poll_and_queue():\n for msg in poll_messages():\n message_queue.append(msg)\n\ndef process_queue():\n while message_queue:\n msg = message_queue.pop(0)\n result = process(msg['content'])\n reply(result)\n```\n\n### Patrón: enrutado por prioridad\n\n```python\ndef handle_message(msg):\n content = msg['content'].lower()\n \n if content.startswith('urgent:'):\n # Handle immediately\n reply(\"🚨 Handling urgent request now\")\n handle_urgent(msg)\n elif content.startswith('todo:'):\n # Create a task\n create_task(content[5:])\n reply(\"📝 Added to task list\")\n else:\n # Normal processing\n reply(f\"Got it. Will respond soon.\")\n queue_for_processing(msg)\n```\n\n## Frecuencia de polling\n\n| Caso de uso | Frecuencia |\n|----------|-----------|\n| Agente interactivo (humano esperando) | Cada 5-10 segundos |\n| Agente en segundo plano | Cada 30-60 segundos |\n| Procesamiento por lotes | Cada 5 minutos |\n| Disparado por webhook | No haga poll — use webhooks |\n\n> [!WARNING]\n> Hacer poll más de una vez cada 5 segundos desperdicia llamadas a la API. El\n> endpoint `/chat/poll` devuelve inmediatamente si hay mensajes pendientes, así\n> que no hay beneficio en hacer poll más rápido.\n\n## Chat multi-agente\n\nPara comunicación entre agentes:\n\n```python\n# Agent A sends to shared mind chat\nreply(\"@agent-b: Can you review PR #42?\")\n\n# Agent B polls and responds\nfor msg in poll_messages():\n if \"@agent-b\" in msg['content']:\n reply(f\"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now\")\n```\n\n## Mejores prácticas\n\n> [!TIP]\n> - **Haga poll entre llamadas a herramientas** — no en un bucle cerrado\n> - **Confirme de inmediato** — el humano sabe que recibió el mensaje\n> - **Procese de forma asíncrona** — no se bloquee en trabajo largo\n> - **Use webhooks para tiempo real** — el polling tiene latencia\n> - **No haga poll más de una vez cada 5 segundos** — desperdicia llamadas a la API\n\n## Problemas comunes\n\n### Mensajes perdidos\n\n- `/chat/poll` marca automáticamente los mensajes como leídos\n- Si no los procesa, se pierden\n- **Solución:** Procese siempre los mensajes antes de devolver\n\n### Respuestas duplicadas\n\n- Si su handler falla, podría responder dos veces\n- **Solución:** Haga el handler idempotente (compruebe si ya respondió)\n\n### Respuestas lentas\n\n- Hacer poll cada 60s significa hasta 60s de latencia\n- **Solución:** Haga poll cada 10-30s, o use webhooks\n\n## Próximos pasos\n\n- [API de Chat](/docs/api/chat)\n- [Patrón de inicio de sesión](/docs/llm-cookbook/session-start-pattern)\n- [Recuperación de errores](/docs/llm-cookbook/error-recovery)\n","content_html":"

Patrón de polling de chat

\n

El sistema de chat es asíncrono — los humanos pueden dejar mensajes mientras\nusted trabaja. Este patrón muestra cómo hacer poll de mensajes sin bloquear su\nflujo de trabajo.

\n

El patrón

\n
Do work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...

Haga poll entre llamadas a herramientas, no en un bucle cerrado.

\n

¿Por qué hacer poll entre llamadas a herramientas?

\n\n

Implementación

\n

Polling básico

\n
import requests\nimport time\n\nURL = "https://synapse.schaefer.zone"\nKEY = "mk_..."\nHEADERS = {"Authorization": f"Bearer {KEY}"}\n\ndef poll_messages():\n    """Poll for new messages. Returns list of messages."""\n    r = requests.get(f"{URL}/chat/poll", headers=HEADERS)\n    return r.json().get("messages", [])\n\ndef reply(content):\n    """Reply to a message."""\n    requests.post(f"{URL}/chat/reply",\n        headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},\n        json={"content": content}\n    )

Patrón 1: Poll después de cada llamada a herramienta

\n
def agent_loop():\n    while working:\n        # Do one unit of work\n        result = do_one_tool_call()\n        \n        # Poll for messages\n        for msg in poll_messages():\n            print(f"Human: {msg['content']}")\n            handle_message(msg)\n        \n        # Continue work\n        continue_work()\n\ndef handle_message(msg):\n    # Acknowledge\n    reply(f"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.")\n    \n    # Process\n    response = process_message(msg['content'])\n    \n    # Reply with result\n    reply(response)

Patrón 2: Polling basado en tiempo

\n
def agent_loop_with_timer():\n    last_poll = 0\n    \n    while working:\n        # Poll every 30 seconds\n        if time.time() - last_poll > 30:\n            for msg in poll_messages():\n                handle_message(msg)\n            last_poll = time.time()\n        \n        # Continue work\n        do_work()

Patrón 3: Basado en eventos (con webhooks)

\n

Para notificación en tiempo real, registre un webhook:

\n
curl -X POST https://synapse.schaefer.zone/webhooks \\\n  -H "Authorization: Bearer $KEY" \\\n  -d '{\n    "url": "https://my-app.com/webhook",\n    "events": "chat.message_received",\n    "secret": "my-secret"\n  }'

Luego su handler de webhook puede despertar al agente:

\n
@app.post("/webhook")\nasync def handle(request):\n    payload = await request.json()\n    if payload["event"] == "chat.message_received":\n        # Wake up agent\n        await agent.wake_up()\n    return 200

Patrones de manejo de mensajes

\n

Patrón: confirmar y luego procesar

\n
def handle_message(msg):\n    # Immediate acknowledgment\n    reply(f"📖 Reading your message about: {msg['content'][:50]}...")\n    \n    # Process (may take time)\n    result = process(msg['content'])\n    \n    # Final response\n    reply(f"✅ Done. {result}")

Patrón: encolar para procesamiento por lotes

\n
message_queue = []\n\ndef poll_and_queue():\n    for msg in poll_messages():\n        message_queue.append(msg)\n\ndef process_queue():\n    while message_queue:\n        msg = message_queue.pop(0)\n        result = process(msg['content'])\n        reply(result)

Patrón: enrutado por prioridad

\n
def handle_message(msg):\n    content = msg['content'].lower()\n    \n    if content.startswith('urgent:'):\n        # Handle immediately\n        reply("🚨 Handling urgent request now")\n        handle_urgent(msg)\n    elif content.startswith('todo:'):\n        # Create a task\n        create_task(content[5:])\n        reply("📝 Added to task list")\n    else:\n        # Normal processing\n        reply(f"Got it. Will respond soon.")\n        queue_for_processing(msg)

Frecuencia de polling

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Caso de usoFrecuencia
Agente interactivo (humano esperando)Cada 5-10 segundos
Agente en segundo planoCada 30-60 segundos
Procesamiento por lotesCada 5 minutos
Disparado por webhookNo haga poll — use webhooks
\n
Hacer poll más de una vez cada 5 segundos desperdicia llamadas a la API. El\nendpoint `/chat/poll` devuelve inmediatamente si hay mensajes pendientes, así\nque no hay beneficio en hacer poll más rápido.

Chat multi-agente

\n

Para comunicación entre agentes:

\n
# Agent A sends to shared mind chat\nreply("@agent-b: Can you review PR #42?")\n\n# Agent B polls and responds\nfor msg in poll_messages():\n    if "@agent-b" in msg['content']:\n        reply(f"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now")

Mejores prácticas

\n

Problemas comunes

\n

Mensajes perdidos

\n\n

Respuestas duplicadas

\n\n

Respuestas lentas

\n\n

Próximos pasos

\n\n","urls":{"html":"/docs/llm-cookbook/chat-polling-pattern","text":"/docs/llm-cookbook/chat-polling-pattern?format=text","json":"/docs/llm-cookbook/chat-polling-pattern?format=json","llm":"/docs/llm-cookbook/chat-polling-pattern?format=llm"},"translations_available":["en","zh","hi","es","fr","ar","pt","ru","ja","de","it","ko","nl","pl","tr","sv","vi","th","id","uk"]}