I+D de integración de agentes

Un conjunto de prototipos que conectan agentes con LLM a herramientas, datos y canales de mensajería.

Arquitectura

Memoria de agentes por MCP: Un servidor MCP y un wrapper HTTP exponen un almacén Redis a los agentes con un contrato JSON estricto.
Webhooks de mensajería: Endpoints que validan firmas y mantienen una sesión de conversación por remitente.
Pipeline de scraping concurrente: Scrapers intercambiables, una clase por fuente, que corren en paralelo con límite, reintentos y back-off exponencial.
Clientes en streaming: Clientes de Server-Sent Events en tiempo real para sesiones con agentes de voz.
Proxy de backend para flujos de agentes: Los frontends hablan con los flujos de agentes alojados a través de un proxy en el backend, nunca directamente.
Trazas de LLM: Trazabilidad auto-hospedada de las llamadas a modelos.

Simplificado, con nombres genéricos. Los pasos resaltados usan un modelo; el resto es software.