- Paso 1: Instalar Magi MDA vía pip o clonar desde GitHub.
- Paso 2: Definir los componentes de tu agente (planificador, ejecutor, memoria) en un archivo de configuración YAML o Python.
- Paso 3: Configurar credenciales del proveedor LLM y cualquier integración de herramientas o API externas.
- Paso 4: Componer tu pipeline registrando componentes y estableciendo reglas de enrutamiento.
- Paso 5: Lanzar el servidor del agente o ejecutar tareas por lotes utilizando la CLI o el SDK Python.