PySpur es un constructor de agentes de IA en Python. Los ingenieros de IA lo utilizan para crear agentes, ejecutarlos paso a paso e inspeccionar ejecuciones anteriores.
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# 🕸️ ¿Por qué PySpur?
- ✅ **Desarrollo Guiado por Pruebas**: Construye flujos de trabajo, ejecuta casos de prueba e itera.
- 👤 **Humano en el Bucle**: Flujos de trabajo persistentes que esperan aprobación o rechazo humano.
- 🔄 **Bucles**: Llamadas iterativas a herramientas con memoria.
- 📤 **Carga de Archivos**: Sube archivos o pega URLs para procesar documentos.
- 📋 **Salidas Estructuradas**: Editor de interfaz para esquemas JSON.
- 🗃️ **RAG**: Analiza, segmenta, incrusta y actualiza datos en una base de datos vectorial.
- 🖼️ **Multimodal**: Soporte para video, imágenes, audio, textos y código.
- 🧰 **Herramientas**: Slack, Firecrawl.dev, Google Sheets, GitHub y más.
- 🧪 **Evaluaciones**: Evalúa agentes en conjuntos de datos del mundo real.
- 🚀 **Despliegue con un clic**: Publica como una API e intégrala donde desees.
- 🐍 **Basado en Python**: Agrega nuevos nodos creando un solo archivo Python.
- 🎛️ **Soporte para Cualquier Proveedor**: Más de 100 proveedores de LLM, embedders y bases de datos vectoriales.
# ⚡ Inicio Rápido
Esta es la forma más rápida de comenzar. Se requiere Python 3.11 o superior.
1. **Instala PySpur:**
```sh
pip install pyspur
```
2. **Inicializa un nuevo proyecto:**
```sh
pyspur init my-project
cd my-project
```
Esto creará un nuevo directorio con un archivo `.env`.
3. **Inicia el servidor:**
```sh
pyspur serve --sqlite
```
Por defecto, esto iniciará la aplicación PySpur en `http://localhost:6080` utilizando una base de datos SQLite.
Se recomienda configurar una URL de instancia de Postgres en el archivo `.env` para obtener una experiencia más estable.
4. **[Opcional] Configura tu entorno y añade claves API:**
- **A través de la interfaz de la aplicación**: Navega a la pestaña de API Keys para añadir claves de proveedores (OpenAI, Anthropic, etc.)
- **Configuración manual**: Edita el archivo `.env` (recomendado: configura postgres) y reinicia con `pyspur serve`
¡Eso es todo! Haz clic en "New Spur" para crear un flujo de trabajo, o comienza con una de las plantillas predefinidas.
# ✨ Beneficios Principales
## Puntos de Interrupción con Humano en el Bucle:
Estos puntos de interrupción pausan el flujo de trabajo cuando se alcanzan y lo reanudan tan pronto como un humano lo aprueba.
Permiten la supervisión humana para flujos de trabajo que requieren garantía de calidad: verifique las salidas críticas antes de que el flujo de trabajo continúe.
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## Depuración a Nivel de Nodo:
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## Multimodal (Sube archivos o pega URLs)
PDFs, Videos, Audio, Imágenes, ...
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## Bucles
## RAG
### Paso 1) Crear Colección de Documentos (Segmentación + Análisis)
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### Paso 2) Crear Índice Vectorial (Incrustación + Actualización en DB Vectorial)
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## Bloques Modulares
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## Evaluar el Rendimiento Final
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## Próximamente: Auto-mejora
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# 🛠️ Configuración de Desarrollo de PySpur
#### [ Instrucciones para el desarrollo en sistemas tipo Unix. Desarrollo en Windows/PC no es soportado ]
Para el desarrollo, sigue estos pasos:
1. **Clona el repositorio:**
```sh
git clone https://github.com/PySpur-com/pyspur.git
cd pyspur
```
2. **Inicia utilizando docker-compose.dev.yml:**
```sh
docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build -d
```
Esto iniciará una instancia local de PySpur con recarga en caliente habilitada para el desarrollo.
3. **Personaliza tu configuración:**
Edita el archivo `.env` para configurar tu entorno. Por defecto, PySpur utiliza una base de datos PostgreSQL local. Para usar una base de datos externa, modifica las variables `POSTGRES_*` en el archivo `.env`.
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Por favor [dinos](mailto:founders@pyspur.dev?subject=Feature%20Request&body=I%20want%20this%20feature%3Ai) qué características de esa lista te gustaría ver a continuación o solicita nuevas funcionalidades.