Un Reino Modular: La Fundación para Sistemas Multiagentes Potenciados por la IA presenta una infraestructura integral de inteligencia artificial que ofrece los bloques constructores para flujos de trabajo multiagente sofisticados. Diseñada con modularidad y estandarización en el núcleo, permite conectar sin fisuras distintas arquitecturas multiagente sobre una base unificada, facilitando la creación de soluciones escalables para empresas.

La plataforma central, host.py, actúa como capa de fundación que expone un servidor MCP Model Context Protocol proporcionando acceso unificado a capacidades clave: almacenamiento y búsqueda de memoria a largo plazo, sistemas RAG para recuperación aumentada por generación, ejecución segura de código Python, análisis de imágenes y vídeo, automatización de navegador, búsqueda web y capacidades de voz con reconocimiento y síntesis. Este enfoque permite que diferentes arquitecturas multiagente compartan herramientas y una base de conocimiento común.

Características principales: integración fluida para conectar sistemas multiagente con acceso instantáneo a memoria de largo plazo y RAG; arquitectura modular para construir flujos jerárquicos o secuenciales sobre la misma fundación; conjunto de herramientas rico que incluye visión, ejecución de código, automatización web y búsqueda; memoria inteligente persistente y mecanismos RAG que funcionan entre todos los agentes; protocolo MCP para interacciones estructuradas y fiables; control por voz mediante speech to text y text to speech.

Componentes centrales: host.py como servidor MCP con funciones como save_memory para guardar directamente en memoria, search_memories para búsquedas semánticas, query_knowledge_base para RAG, web_search para información actual, browser_automation para interacción web, code_execute para ejecución segura de Python y analyze_media para análisis de imagen y vídeo. main.py actúa como cliente interactivo con autocompletado de comandos, guardado directo en memoria y selección automática de herramientas entre memoria, RAG y web.

Sistema RAG en tres variantes: V1 con Chroma y BM25, V2 con FAISS y reranking CrossEncoder y V3 con índices personalizados, fusión RRF y reranking por LLM, disponibles para adaptar la recuperación de conocimiento a distintas necesidades empresariales.

Sistemas multiagente incluidos: Sala del Consejo como sistema jerárquico con roles definidos para validación y delegación de tareas; Gym como sistema secuencial orientado a flujos especializados en fitness o procesos; diseños orientados a soluciones centradas en código con agentes dedicados y flujos CrewAI. Estos sistemas soportan delegación inteligente, integración con herramientas MCP y soluciones orientadas a resultados.

Herramientas disponibles: recuperación documental RAG, memoria a largo plazo integrada, análisis de visión, sandbox de ejecución de código, automatización web con Playwright, búsqueda web con DuckDuckGo, text to speech y speech to text listos para integrar en agentes conversacionales y asistentes.

Implementación rápida: clona el repositorio, instala dependencias e inicia el servidor MCP con python agent/host.py y en otro terminal el cliente interactivo con python agent/main.py. La interfaz CLI permite comandos para guardar y listar memorias, referenciar documentos y ejecutar búsquedas RAG especificando versión y ruta de documentos.

Compatibilidad y extensibilidad: clientes como Claude Code y Gemini CLI pueden conectarse a host.py como clientes MCP, y cualquier cliente compatible con MCP puede integrarse para ampliar la red de agentes y herramientas disponibles.

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