agentkit — toolkit open-source para agentes de IA

// contexto y cuello de botella

Los frameworks hacen fácil el demo; producción hace mentir al demo. El modelo a veces devuelve prosa donde pediste JSON, un bucle de herramientas desbocado es una factura, y dos tenants jamás deben ver los documentos del otro. No son fallas exóticas — son las que se rompieron al entregar agentes reales para clientes que pagan.

// solución y arquitectura

Extraer el núcleo reutilizable de dos sistemas en producción — un copiloto dental multi-tenant y un bot de publicación social — en una sola librería sin dependencias, dejando privadas las partes específicas de cada cliente.

›Un bucle de agente con presupuesto duro: los topes de tokens y costo se revisan antes de cada llamada al modelo, así que un agente desbocado se detiene antes de gastar — verificado con tests que empujan el bucle contra el tope a propósito.

›Salida estructurada confiable: pide JSON, valida la forma, y ante un fallo vuelve a preguntar con el error exacto para que el modelo se corrija solo en vez de tumbar el pipeline.

›RAG con aislamiento por tenant: la recuperación se acota con una clave de tenant a nivel del store, no filtrando después — una consulta jamás ve los chunks de otro tenant.

›Registro de herramientas tipado que nunca confía en la forma que manda el modelo: argumentos basura se reducen a {}, y una herramienta rechaza limpiamente en vez de lanzar excepciones.

// impacto en el negocio

Publicado como open source bajo MIT, probado con node:test contra un LLM simulado y verificado de punta a punta contra un modelo real — extracción estructurada, un bucle con tool calling y contabilidad de presupuesto, con la trampa de los tokens de razonamiento que vaciaba respuestas en producción diagnosticada y corregida en público. Es la parte reutilizable y probada de lo que hace funcionar los sistemas de los clientes.