- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Instala las dependencias de Python con pip.
- Paso 3: Configura el almacén de memoria en grafo (por ejemplo, Neo4j o en memoria).
- Paso 4: Define tu proveedor de LLM y funciones de invocación de herramientas en la configuración.
- Paso 5: Implementa tareas y pipelines del agente usando las clases proporcionadas de planificador y ejecutor.
- Paso 6: Lanza el agente y monitorea los logs para recuperación de memoria y llamadas a herramientas.