- Paso 1: Clonar el repositorio de GitHub e instalar dependencias con pip install -r requirements.txt.
- Paso 2: Configurar tus claves API de LLM y herramientas en el archivo de configuración YAML proporcionado.
- Paso 3: Definir herramientas personalizadas mediante subclases de la interfaz Tool base y registrarlas en la configuración.
- Paso 4: Inicializar una instancia de Agente configurando el planificador, la memoria y el registro de herramientas.
- Paso 5: Ejecutar el agente con un prompt vía CLI o API Python y monitorear la salida.
- Paso 6: Ampliar o personalizar el almacenamiento de memoria implementando un nuevo backend de memoria.
- Paso 7: Iterar en los flujos de trabajo ajustando la configuración del planificador y añadiendo nuevas herramientas.