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Boilerplate completo para construir soluciones agénticas sobre IBM watsonx Orchestrate (ADK 2.x) con una capa web encima. Destilado de cotemar-poc-n1 y dun-casos-prueba. Incluye: - 11 docs (best practices, architecture patterns, ADK cheatsheet, observability, tool authoring, deployment, RUNBOOK, DEPLOY_TO_NEW_WOX, known-issues con 16 errores reales y fix, eval strategy, INDEX) - 13 templates WxO (orchestrator/specialist/single-meta agents, 3 connections, KB + runbook, observable_tool decorator, coercion helpers, Python tools, OpenAPI spec, backend filter endpoint, webhook validator HMAC, MCP connection) - 6 scripts (deploy idempotente con fallback ADK, undeploy, reset, check-adk-version, new-specialist scaffold, eval-agents runner) - 4 eval pieces (linter de best practices, runner, smoke-test, direct backend probe) + scenario templates - 8 subagentes Claude (.claude/agents/) — wxo-architect, wxo-agent-author, wxo-tool-author, runbook-author, mock-builder, backend-tool-builder, eval-author, web-layer-builder - Skill bundle fit-wxo-bootstrap/ (SKILL.md + 3 templates) listo para copiar a ~/.claude/skills/ - Web layer default FastAPI+HTMX con vista timeline observable + endpoint receptor de trazas - Docker compose Coolify-ready (healthcheck wget -qO-, sin labels Traefik, network split internal:true) - CI Gitea workflow con lint + smoke Best practices enforced por evals/lint_wxo_yaml.py: - A1: máx 10 tools por agente - A3: orchestrator sin tools de remediación - A6: agente sin propósito (react sin tools ni KB) - T1: @observable_tool obligatorio, no @tool directo - T3: _compat shim inline en tools.py - D1: docker-compose sin wget --spider - I-005: OpenAPI con description per-operation - I-009: sin labels Traefik manuales Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2.5 KiB
2.5 KiB
Instrucciones — Quickstart en 5 pasos
1. Clonar y limpiar
git clone https://gitea.fitlabs.dev/farentsen/fit-boilerplate-wox.git mi-cliente
cd mi-cliente
rm -rf .git && git init
git add . && git commit -m "chore: bootstrap from fit-boilerplate-wox"
2. Configurar entorno
cp .env.example .env
# Editar .env con:
# ORCHESTRATE_API_URL — URL del tenant WxO
# ORCHESTRATE_API_KEY — API key del tenant
# WATSONX_API_KEY — (opcional) si usás Plan A webhook
# PUBLIC_HOST — dominio público donde corre tu stack
3. Registrar el environment WxO
python3.12 -m venv .venv-wxo && source .venv-wxo/bin/activate
pip install --upgrade "ibm-watsonx-orchestrate==2.1.0"
orchestrate env add -n mi-tenant \
--iam-url https://iam.cloud.ibm.com/identity/token \
-u "$ORCHESTRATE_API_URL"
orchestrate env activate mi-tenant
Verificar modelo:
orchestrate models list | grep gpt-oss-120b # preferido para tool calling
Si no está, editá los YAMLs de los agentes generados y poné meta-llama/llama-3-3-70b-instruct (con la advertencia de docs/known-issues.md sobre el bug de tool-call-as-text).
4. Generar tu solución con la skill
Instalá el skill primero (una sola vez por máquina):
cp -r skill/fit-wxo-bootstrap ~/.claude/skills/
En una sesión de Claude Code, ejecutá:
"Quiero arrancar una solución WxO para [tu caso de uso]"
La skill te pregunta:
- ¿Qué cliente/caso de uso?
- ¿Cuántos dominios identificás?
- ¿Tu backend ya existe o lo hacemos como mock?
- ¿Qué stack web (default HTMX o React)?
Luego dispara subagentes Claude en paralelo que escriben todos los YAMLs, tools, runbooks, evals y la app web.
5. Validar y desplegar
./scripts/check-adk-version.sh # avisa si hay versión nueva del ADK
python3 evals/lint_wxo_yaml.py # falla si rompiste alguna best practice
./scripts/deploy-wxo.sh # idempotente: conexiones + tools + KBs + agents + canal
./evals/smoke-test.sh # end-to-end smoke
Paso manual obligatorio después del deploy:
WxO Console → Settings → Embed Security → Off
Sin esto, el embed widget en tu landing page se queda en "Cargando agente…" para siempre.
Siguientes pasos
docs/architecture-patterns.md— para decisiones de diseñodocs/wxo-best-practices.md— las reglas que el linter enforceadocs/known-issues.md— si algo falla, mirá acá primero