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>
4.8 KiB
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Dispatch paralelo de subagentes
Cuando la topología está aprobada (Fase 4), lanzá TODOS los subagentes
en paralelo (un único mensaje con múltiples Agent tool calls).
Patrón
Voy a lanzar N subagentes en paralelo para construir toda la solución.
Cada uno escribe su pieza. Esto va a tomar 2-5 minutos.
Luego invocá EN UN SOLO MENSAJE algo así:
# Pseudocódigo — el agente principal hace múltiples llamadas Agent() en paralelo
# Por cada agente WxO en la topología:
for agent in topology.agents:
Agent(
description=f"Write WxO agent YAML for {agent.name}",
subagent_type="wxo-agent-author",
prompt=f"""
Escribí el agent.yaml de WxO para:
role: {agent.role}
name: {agent.name}
display_name: "{agent.display_name}"
description: {agent.description}
domain: {agent.domain}
tools: {agent.tools}
collaborators: {agent.collaborators}
knowledge_base: {agent.kb or "none"}
client_name: {client}
business_context: {agent.business_context}
escalation_table: {agent.escalation_table or "none"}
examples: {agent.examples}
Guardalo en wxo/agents/{agent.name}.agent.yaml
Aplicá todas las reglas de docs/wxo-best-practices.md.
"""
)
# Por cada dominio (tools):
for domain in topology.domains:
Agent(
description=f"Write tool wrappers for {domain.name}",
subagent_type="wxo-tool-author",
prompt=f"""
Escribí los tool wrappers para el dominio {domain.name}.
type: {domain.tool_type}
tools: {domain.tools}
external_system: {domain.external_system}
Aplicá:
- @observable_tool (regla T1)
- Coerción Pydantic (issue I-003)
- BASE_URL del env (regla T4)
- Compat shim inline si es Python (issue I-010)
"""
)
# Por cada runbook:
for rb in topology.runbooks:
Agent(
description=f"Write runbook {rb.id}",
subagent_type="runbook-author",
prompt=f"""
Escribí el runbook {rb.id} — {rb.title}.
domain: {rb.domain}
trigger_description: {rb.trigger}
preconditions: {rb.preconditions}
steps: {rb.steps}
success_criteria: {rb.success}
escalation_table: {rb.escalation or "none"}
Guardalo en wxo/knowledge_base/runbooks/runbook-{rb.id}-{rb.slug}.txt
"""
)
# Por cada sistema externo a mockear:
for sys in topology.mocks:
Agent(
description=f"Build mock for {sys.name}",
subagent_type="mock-builder",
prompt=f"""
Construí el mock FastAPI para {sys.name}.
endpoints: {sys.endpoints}
seed_data: {sys.seed_data}
behaviors: {sys.behaviors}
"""
)
# Por cada scenario de eval:
for scn in topology.evals:
Agent(
description=f"Write eval scenario {scn.name}",
subagent_type="eval-author",
prompt=f"""
Escribí el eval scenario para {scn.agent}.
scenario_type: {scn.type}
runbook_id: {scn.runbook_id}
business_input: "{scn.input}"
expected_tool_calls_in_order: {scn.tool_calls}
expected_response_tokens: {scn.response_tokens}
expected_final_state: {scn.final_state}
forbidden_tool_calls: {scn.forbidden or []}
"""
)
# Web layer:
Agent(
description="Build web layer",
subagent_type="web-layer-builder",
prompt=f"""
Construí la capa web para {client}.
mode: {topology.web_stack} # A o B
landing: {topology.landing}
trace_view: {topology.trace_view}
"""
)
# Si hay backend propio:
if topology.has_backend:
Agent(
description="Build FastAPI backend with OpenAPI tools",
subagent_type="backend-tool-builder",
prompt=f"""
Construí el backend FastAPI para {client}.
endpoints: {topology.backend.endpoints}
db_schema: {topology.backend.schema}
audit_events: {topology.backend.audit_events}
"""
)
Mientras corren
Mostrar al usuario:
🚀 Lanzados 12 subagentes en paralelo:
✓ wxo-agent-author (orchestrator)
✓ wxo-agent-author (specialist_ad)
✓ wxo-agent-author (specialist_ops)
✓ wxo-tool-author (ad)
✓ wxo-tool-author (ops)
✓ runbook-author (RB-01)
✓ runbook-author (RB-02)
✓ mock-builder (ad_mock)
✓ mock-builder (ops_mock)
✓ eval-author (scenario_reset)
✓ eval-author (scenario_restart)
✓ web-layer-builder
Esperando resultados...
Cuando todos terminan
- Listar archivos generados (
find <cliente>/ -newer .git -type f) - Correr lint:
python3 evals/lint_wxo_yaml.py - Si hay errores, decidir si re-ejecutar el subagente que falló o pedir ajustes manuales
- Mostrar al usuario un
tree -L 3de lo que quedó - Pasar a Fase 6 (recomendaciones)