Definición de agente

Un agente declara su provider, modelo, configuración de compute, memoria y validación. Las tasks van dentro del bloque del agente.

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Campo	Tipo	Descripción
`provider`	keyword	Provider LLM: `ollama` (Phase 5: openai, anthropic, cohere)
`model`	string	Nombre del modelo: `llama3.2`, `mistral`, etc.
`transport`	string	`rest` (default) · `grpc`
`endpoint`	string	URL del servidor: `"localhost:11434"`
`temperature`	number	0.0 (determinístico) → 2.0 (creativo)
`max_tokens`	number	Tokens máximos a generar
`num_ctx`	number	Ventana de contexto en tokens
`delay`	number	Segundos de espera después de ejecutar
`timeout`	number	Segundos máximos para este agente

Tasks

Cada task es una unidad de trabajo del agente. Tienen su propio input, prompt, delay y timeout.

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Cross-task input: input = Agent->TaskName lee el output cacheado de otra task sin re-ejecutarla.

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Forma	Descripción
`Agent(input)`	Corre todas las tasks en orden de declaración
`Agent->Task(input)`	Corre solo una task específica
`input >> A >> B >> C`	Pipeline secuencial entre agentes
`Agent.TaskName`	Accede al output cacheado de una task (sin re-ejecutar)

Control total del flujo entre tasks. Sin task_graph, las tasks corren en orden de declaración.

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Ejecuta múltiples agentes simultáneamente en cores reales. El runtime C++17 usa un thread pool nativo — sin GIL, sin event loop.

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Sin GIL: A diferencia de Python, cada actor dentro de parallel {} corre en un thread real del sistema operativo.

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Campo	Valores	Descripción
`compute`	`auto` · `gpu` · `cpu`	`auto`: intenta GPU, fallback a CPU si falla
`gpu_fallback`	`true` / `false`	Reintenta en CPU si la GPU hace crash (HTTP 500)
`num_gpu`	`-1` / `0` / `N`	`-1`=todo GPU, `0`=solo CPU, `N`=N capas en GPU
`num_thread`	number	Threads CPU (0=auto)
`main_gpu`	number	GPU principal en configuraciones multi-GPU
`num_batch`	number	Tamaño del batch de procesamiento
`f16_kv`	`true` / `false`	KV cache en float16 — menor VRAM
`low_vram`	`true` / `false`	Modo VRAM baja