perf(agent): reducir tokens ~75% guardando solo user+assistant en historial

Los tool_calls y tool_results intermedios (JSON crudo de listas) se
mantenían en BD y se reenviaban a la IA en cada turno, consumiendo
la mayoría de tokens sin aportar contexto nuevo.

Ahora solo se persisten mensajes user y la respuesta final assistant.
Los datos de herramientas viven únicamente en memoria durante el round
actual. También se reduce el límite de historial de 20 a 10 mensajes.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

pkg/services/telegram_agent_service.go

@@ -1024,35 +1024,18 @@ Comandos: /reset /instancias /ayuda`, nil
 	}
 
 	// Cargar historial (últimos 20 mensajes)
-	history, _ := models.GetAgentHistory(chatID, 20)
+	// Solo cargar user + assistant (texto), sin tool_calls ni tool_results intermedios.
+	// Esto mantiene el hilo conversacional sin reenviar JSON de datos que ya fueron procesados.
+	history, _ := models.GetAgentHistory(chatID, 10)
 
-	// Construir mensajes para el AI
 	messages := []agentMessage{
 		{Role: "system", Content: agentSystemPrompt()},
 	}
 	for _, h := range history {
-		msg := agentMessage{Role: h.Role}
-		switch h.Role {
-		case "tool":
-			// Restaurar tool result: ToolCallID viene de ToolName (donde guardamos tc.ID)
-			msg.ToolCallID = h.ToolName
-			msg.Content = h.ToolResult
-		case "assistant":
-			// Si el Content es un array JSON, son tool_calls serializados — restaurarlos
-			content := strings.TrimSpace(h.Content)
-			if len(content) > 0 && content[0] == '[' {
-				var tcs []agentToolCall
-				if json.Unmarshal([]byte(content), &tcs) == nil && len(tcs) > 0 {
-					msg.ToolCalls = tcs
-					// Content debe quedar vacío cuando hay tool_calls (Anthropic lo requiere)
-					break
-				}
-			}
-			msg.Content = h.Content
-		default:
-			msg.Content = h.Content
+		if h.Role != "user" && h.Role != "assistant" {
+			continue
 		}
-		messages = append(messages, msg)
+		messages = append(messages, agentMessage{Role: h.Role, Content: h.Content})
 	}
 	messages = append(messages, agentMessage{Role: "user", Content: userText})
 
@@ -1082,11 +1065,8 @@ Comandos: /reset /instancias /ayuda`, nil
 		}
 
 		// Hay tool calls → ejecutar y continuar
-		// Agregar mensaje del AI con tool_calls al contexto
+		// Agregar mensaje del AI con tool_calls al contexto (solo en memoria, no en BD)
 		messages = append(messages, *aiMsg)
-		// Guardar en historial (serializado)
-		tcJSON, _ := json.Marshal(aiMsg.ToolCalls)
-		_ = models.SaveAgentMessage(chatID, "assistant", string(tcJSON), "", "")
 
 		// Ejecutar cada tool call
 		for _, tc := range aiMsg.ToolCalls {
@@ -1096,15 +1076,13 @@ Comandos: /reset /instancias /ayuda`, nil
 			log.Printf("[AGENT] Ejecutando tool: %s args: %s", tc.Function.Name, tc.Function.Arguments)
 			toolResult := executeAgentTool(tc.Function.Name, toolArgs)
 
-			// Agregar resultado al contexto
+			// Agregar resultado al contexto (solo en memoria, no en BD)
 			messages = append(messages, agentMessage{
 				Role:       "tool",
 				ToolCallID: tc.ID,
 				Name:       tc.Function.Name,
 				Content:    toolResult,
 			})
-			// Guardar en historial
-			_ = models.SaveAgentMessage(chatID, "tool", toolResult, tc.ID, toolResult)
 		}
 	}