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# 🛡️ AgentForge
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Plataforma profesional de **gobernanza de agentes IA**: catalogación, versionado
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de prompts y políticas, guardrails runtime, ejecución stateful con
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Human-in-the-Loop, observabilidad y trazabilidad end-to-end.
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## ¿Por qué?
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Poner agentes IA en producción sin una capa de gobierno produce sistemas
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opacos: prompts que cambian sin historial, validaciones inconsistentes,
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acciones de alto impacto sin supervisión, sin auditoría de decisiones.
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AgentForge aporta el plano de control mínimo que un equipo de plataforma
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necesita antes de operar agentes con impacto real.
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## Arquitectura
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```
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┌───────────────────────── docker-compose ──────────────────────────┐
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│ │
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│ ┌─────────────────────┐ HTTP/JSON ┌────────────────────┐ │
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│ │ agentforge-dashboard│ ────────────────► │ agentforge-core │ │
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│ │ Streamlit :8501 │ ◄──────────────── │ FastAPI :8000 │ │
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│ └─────────────────────┘ └────────────────────┘ │
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│ │
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│ Strategy pattern (Protocol) para LLMProvider, GuardrailEngine, │
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│ AgentRegistry. Persistencia mixta: YAML (definiciones), JSON │
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│ (registry), JSONL (logs append-only), SQLite (checkpoints). │
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└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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Detalles completos en [`ARCHITECTURE.md`](ARCHITECTURE.md). Además:
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- [`docs/walkthrough.html`](docs/walkthrough.html) — **walkthrough HTML autocontenido**
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(de alto a bajo nivel, con diagramas). Ábrelo directamente en el navegador
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(`xdg-open docs/walkthrough.html`); no requiere servidor.
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- [`docs/explicacion.md`](docs/explicacion.md) — explicación didáctica de extremo a
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extremo (conceptos, recorrido por todos los módulos y sus interrelaciones, y el
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viaje de una petición de principio a fin).
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- [`docs/componentes.md`](docs/componentes.md) — referencia de cableado a bajo nivel
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(grafo de dependencias de módulos, inyección de dependencias, firmas de los
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contratos entre capas, cadenas de llamada de cada endpoint).
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## Quickstart
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```bash
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cp .env.example .env
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docker compose up
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```
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Abre [http://localhost:8501](http://localhost:8501).
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Funciona out-of-the-box (`LLM_PROVIDER=mock`, sin API keys). Si quieres usar
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Azure OpenAI real, edita `.env`.
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## Demo guiada (3 pasos)
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1. **Registro** → ver `incident_analyzer` y comparar `v1` vs `v2`.
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2. **Ejecutar** → seleccionar el escenario `01_sip_registration_drop` y
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pulsar *Invocar*. Verás el grafo recorrer validate_input → llm_reason
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→ validate_output → propose_actions → approve_gate y pausarse en HITL.
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3. **Aprobaciones** → revisar las acciones propuestas (con risk_score y
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rollback_plan), aprobar las seguras y comprobar que la ejecución
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completa.
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## Capacidades implementadas
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| Feature | Ubicación |
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| Agent Registry | `core/src/agentforge_core/registry/repository.py` |
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| Versionado tipo Git | `agents/<name>/versions/` + `registry/versioning.py` |
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| Guardrails runtime | `core/src/agentforge_core/guardrails/` |
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| LangGraph stateful + checkpointing | `core/src/agentforge_core/runtime/` |
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| Human-in-the-Loop | nodo `approve_gate` + endpoints `/approve` y `/reject` |
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| Observabilidad | `observability/logging.py` (structlog + trace_id) |
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| LLM provider abstraction | `core/src/agentforge_core/llm/` |
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| Política versionada | `policies/default/versions/v1.yaml` |
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## Variables de entorno
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Ver [`.env.example`](.env.example).
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## Roadmap
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Ver [`docs/futuro.md`](docs/futuro.md).
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## Estructura del repositorio
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```
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agentforge/
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├── core/ servicio FastAPI
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├── dashboard/ servicio Streamlit
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├── agents/ definiciones declarativas (YAML)
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├── policies/ políticas de guardrails
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├── data/ estado runtime (gitignored)
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├── tests/ pytest unit + integration
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└── docs/ documentación adicional
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```
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## Tests
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```bash
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make install
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make test # solo unit
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make test-all # unit + integration
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make lint # ruff + mypy
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make smoke # docker-compose + curl health
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```
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## Licencia
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MIT (a confirmar).
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