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# Introducción

### 🤖 Saptiva Agents

[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/saptiva-agents.svg)](https://pypi.org/project/saptiva-agents/) [![License](https://img.shields.io/github/license/saptiva/saptiva-agents)](https://github.com/saptiva-ai/saptiva-agents/blob/main/LICENSE) [![Documentation](https://img.shields.io/badge/docs-online-blue)](https://app.gitbook.com/o/YD7tmPjNuCJPBtMoeymU/s/1Xeu6KDnv2A0dUxoQDDU/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**](/saptiva-docs/basicos/api-reference.md)**.**

***

### ⚙️ Instalación

**Saptiva-Agents** requiere **Python 3.10 o superior**. Para instalar desde [**PyPI**](https://pypi.org/project/saptiva-agents/):

```bash
pip install -U saptiva-agents
```

***

### 🚀 Inicio rápido

### 👋 Hola, Mundo

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

```python
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
python hello_world.py
```

***

### 🌐 Equipo de Agentes para Navegación Web

Crea un equipo de agentes con navegador usando Playwright:

```python
# 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())
```

```bash
python web_surfer.py
```

***

### 🎭 Orquestación Multiagente

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

```python
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())
```

***

### 📚 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` | `Saptiva OCR` | Extracción inteligente de texto e interpretación de imágenes | OCR, estructuración de documentos, VLM, visión |

{% hint style="info" %}
Nota:

**Saptiva Agents** no soporta **embeddigs**, por lo tanto, el modelo `Saptiva Embed` no está disponible.
{% endhint %}

> 🔗 [Ver lista completa de modelos disponibles en **Saptiva**](https://saptiva.gitbook.io/saptiva-docs/basicos/modelos-disponibles)

***

### 🧰 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:

{% content-ref url="/pages/wTD5jfS6vdGVRnVVaZYQ" %}
[Custom Tools](/saptiva-docs/saptiva-agents/custom-tools.md)
{% endcontent-ref %}

{% hint style="info" %}
Nota:

La lista de tools pre-determinadas está disponible a partir de la versión **0.1.3** de nuestro **SDK.**
{% endhint %}

***

### 📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la [Licencia MIT](https://github.com/saptiva-ai/saptiva-agents/blob/main/LICENSE).

***

### 🌐 Enlaces

* 🔗 [Documentación Oficial](https://saptiva.gitbook.io/saptiva-docs/)