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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:

   pip install pyspur

2. Inicializa un nuevo proyecto:

   pyspur init my-project
   cd my-project

   Esto creará un nuevo directorio con un archivo .env.

3. Inicia el servidor:

   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

evals.mp4

Próximamente: Auto-mejora

optimization.mp4

🛠️ 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:

   git clone https://github.com/PySpur-com/pyspur.git
   cd pyspur

2. Inicia utilizando docker-compose.dev.yml:

   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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