Introducción

🤖 Saptiva Agents

Saptiva-Agents es un potente framework para construir aplicaciones de IA multiagente que pueden actuar de forma autónoma o colaborar con humanos.

Saptiva-Agents hace uso de nuestra API.

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⚙️ Instalación

Saptiva-Agents requiere Python 3.10 o superior. Para instalar desde PyPI:

pip install -U saptiva-agents

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🚀 Inicio rápido

👋 Hola, Mundo

Crea un agente asistente usando Saptiva Legacy con Saptiva-Agents:

import asyncio

from saptiva_agents import SAPTIVA_LEGACY
from saptiva_agents.base import SaptivaAIChatCompletionClient
from saptiva_agents.agents import AssistantAgent

async def main() -> None:
    model_client = SaptivaAIChatCompletionClient(
        model=SAPTIVA_LEGACY, 
        api_key="TU_SAPTIVA_API_KEY"
    )
    agent = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)
    response = await agent.run(task="Di '¡Hola Mundo!'")
    print(response.messages[1].content)
    
    await model_client.close()

asyncio.run(main())

python hello_world.py

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🌐 Equipo de Agentes para Navegación Web

Crea un equipo de agentes con navegador usando Playwright:

# pip install saptiva-agents
# playwright install --with-deps chromium

import asyncio

from saptiva_agents import SAPTIVA_LEGACY
from saptiva_agents.agents import UserProxyAgent
from saptiva_agents.base import SaptivaAIChatCompletionClient
from saptiva_agents.conditions import TextMentionTermination
from saptiva_agents.teams import RoundRobinGroupChat
from saptiva_agents.web_surfer import MultimodalWebSurfer
from saptiva_agents.ui import Console

async def main() -> None:
    model_client = SaptivaAIChatCompletionClient(
        model=SAPTIVA_LEGACY, 
        api_key="TU_SAPTIVA_API_KEY"
    )
    web_surfer = MultimodalWebSurfer(
        "web_surfer", 
        model_client, 
        headless=False, 
        animate_actions=True, 
        start_page="https://www.google.com"
    )
    user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy")
    termination = TextMentionTermination("salir", sources=["user_proxy"])
    team = RoundRobinGroupChat([web_surfer, user_proxy], termination_condition=termination, max_turns=3)

    try:
        await Console(team.run_stream(task="Navega a saptiva.com y consigue información sobre Saptiva AI."))
        # Al escribir el texto de finalización en la consola (salir), el script se detendrá
    finally:
        await web_surfer.close()
        await model_client.close()

asyncio.run(main())

python web_surfer.py

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🎭 Orquestación Multiagente

Puedes usar AgentTool para crear una configuración básica de orquestación multiagente.

import asyncio

from saptiva_agents.tools import AgentTool
from saptiva_agents.agents import AssistantAgent
from saptiva_agents.ui import Console
from saptiva_agents.base import SaptivaAIChatCompletionClient


async def main() -> None:
    model_client = SaptivaAIChatCompletionClient(
        model="Saptiva Legacy", 
        api_key="TU_SAPTIVA_API_KEY"
    )
    math_agent = AssistantAgent(
        "math_expert",
        model_client=model_client,
        system_message="Eres un experto en matemáticas.",
        description="Un asistente experto en matemáticas.",
        model_client_stream=True,
    )
    math_agent_tool = AgentTool(math_agent, return_value_as_last_message=True)

    chemistry_agent = AssistantAgent(
        "chemistry_expert",
        model_client=model_client,
        system_message="Eres un experto en química.",
        description="Un asistente experto en química.",
        model_client_stream=True,
    )
    chemistry_agent_tool = AgentTool(chemistry_agent, return_value_as_last_message=True)

    agent = AssistantAgent(
        "assistant",
        system_message="Eres un asistente general. Usa las herramientas de expertos cuando sea necesario.",
        model_client=model_client,
        model_client_stream=True,
        tools=[math_agent_tool, chemistry_agent_tool],
        max_tool_iterations=10,
    )

    await Console(agent.run_stream(task="¿Cuál es la integral de x^2?"))
    await Console(agent.run_stream(task="¿Cuál es el peso molecular del agua?"))

asyncio.run(main())

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📚 Modelos Disponibles

Saptiva-Agents soporta una variedad de modelos para tareas tanto de texto como multi-modales.

🧠 Modelos de Texto (tareas básicas)

Nombre	Modelo Base	Mejor para	Caso de Uso
Saptiva Ops	gpt-oss:20b	Tareas que implican razonamiento.	Agentes autónomos, RAG
Saptiva Guard	llama-guard3:8b	Moderación y cumplimiento	Protección de contenido, validación de incumplimiento legal en LLMs

En caso de requerir implementación de herramientas (tools) te recomendamos usar los siguientes modelos que soportan dicha caracteristica:

🧠 Modelos de Texto (Tools)

Nombre	Modelo Base	Mejor para	Caso de Uso
Saptiva Cortex	qwen3-tk:30b	Tareas de razonamiento	Agentes con lógica, comprensión profunda
Saptiva Turbo	qwen3-it:30b	Casos complejos con tools y SDK	Agentes autónomos, RAG, websearch
Saptiva Legacy	llama3.3:70b	Compatibilidad con herramientas legacy	SDK avanzado, pruebas, compatibilidad técnica

🖼️ Modelo Multimodal

Nombre	Modelo Base	Mejor para	Caso de Uso
Saptiva OCR	Nanonets OCR-s	Extracción inteligente de texto e interpretación de imágenes	OCR, estructuración de documentos, VLM, visión

Nota:

Saptiva Agents no soporta embeddigs, por lo tanto, el modelo Saptiva Embed no está disponible.

🔗 Ver lista completa de modelos disponibles en Saptiva

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🧰 Custom Tools

Junto a la SDK viene un grupo de tools pre-determinadas con funcionalidades que puedes adherir en la fase de inicialización de tus agentes, estas tools dan acceso a funcionalidades tales como extracción de documentos, consultas CURP, CFDI y demás. Haz clic en el siguiente link para más información:

Custom Tools

Nota:

La lista de tools pre-determinadas está disponible a partir de la versión 0.1.3 de nuestro SDK.

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📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.

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🌐 Enlaces

• 🔗 Documentación Oficial