# Patrón de polling de chat

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

## El patrón

```
Do work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...
```

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

## ¿Por qué hacer poll entre llamadas a herramientas?

- **No bloquee** — hacer poll en un bucle cerrado desperdicia llamadas a la API
- **No pierda mensajes** — hacer poll con muy poca frecuencia significa respuestas lentas
- **Punto óptimo** — haga poll cada 30-60 segundos, o después de cada llamada a herramienta

## Implementación

### Polling básico

```python
import requests
import time

URL = "https://synapse.schaefer.zone"
KEY = "mk_..."
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {KEY}"}

def poll_messages():
    """Poll for new messages. Returns list of messages."""
    r = requests.get(f"{URL}/chat/poll", headers=HEADERS)
    return r.json().get("messages", [])

def reply(content):
    """Reply to a message."""
    requests.post(f"{URL}/chat/reply",
        headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
        json={"content": content}
    )
```

### Patrón 1: Poll después de cada llamada a herramienta

```python
def agent_loop():
    while working:
        # Do one unit of work
        result = do_one_tool_call()
        
        # Poll for messages
        for msg in poll_messages():
            print(f"Human: {msg['content']}")
            handle_message(msg)
        
        # Continue work
        continue_work()

def handle_message(msg):
    # Acknowledge
    reply(f"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.")
    
    # Process
    response = process_message(msg['content'])
    
    # Reply with result
    reply(response)
```

### Patrón 2: Polling basado en tiempo

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

### Patrón 3: Basado en eventos (con webhooks)

Para notificación en tiempo real, registre un webhook:

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

Luego su handler de webhook puede despertar al agente:

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

## Patrones de manejo de mensajes

### Patrón: confirmar y luego procesar

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

### Patrón: encolar para procesamiento por lotes

```python
message_queue = []

def poll_and_queue():
    for msg in poll_messages():
        message_queue.append(msg)

def process_queue():
    while message_queue:
        msg = message_queue.pop(0)
        result = process(msg['content'])
        reply(result)
```

### Patrón: enrutado por prioridad

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

## Frecuencia de polling

| Caso de uso | Frecuencia |
|----------|-----------|
| Agente interactivo (humano esperando) | Cada 5-10 segundos |
| Agente en segundo plano | Cada 30-60 segundos |
| Procesamiento por lotes | Cada 5 minutos |
| Disparado por webhook | No haga poll — use webhooks |

> [!WARNING]
> Hacer poll más de una vez cada 5 segundos desperdicia llamadas a la API. El
> endpoint `/chat/poll` devuelve inmediatamente si hay mensajes pendientes, así
> que no hay beneficio en hacer poll más rápido.

## Chat multi-agente

Para comunicación entre agentes:

```python
# Agent A sends to shared mind chat
reply("@agent-b: Can you review PR #42?")

# Agent B polls and responds
for msg in poll_messages():
    if "@agent-b" in msg['content']:
        reply(f"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now")
```

## Mejores prácticas

> [!TIP]
> - **Haga poll entre llamadas a herramientas** — no en un bucle cerrado
> - **Confirme de inmediato** — el humano sabe que recibió el mensaje
> - **Procese de forma asíncrona** — no se bloquee en trabajo largo
> - **Use webhooks para tiempo real** — el polling tiene latencia
> - **No haga poll más de una vez cada 5 segundos** — desperdicia llamadas a la API

## Problemas comunes

### Mensajes perdidos

- `/chat/poll` marca automáticamente los mensajes como leídos
- Si no los procesa, se pierden
- **Solución:** Procese siempre los mensajes antes de devolver

### Respuestas duplicadas

- Si su handler falla, podría responder dos veces
- **Solución:** Haga el handler idempotente (compruebe si ya respondió)

### Respuestas lentas

- Hacer poll cada 60s significa hasta 60s de latencia
- **Solución:** Haga poll cada 10-30s, o use webhooks

## Próximos pasos

- [API de Chat](/docs/api/chat)
- [Patrón de inicio de sesión](/docs/llm-cookbook/session-start-pattern)
- [Recuperación de errores](/docs/llm-cookbook/error-recovery)