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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>
112 lines
4.4 KiB
YAML
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# Template — ORCHESTRATOR
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#
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# Usar cuando hay 2+ dominios y querés un agente que clasifique + delegue.
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# El orquestador NUNCA ejecuta tools de remediación — solo crea/lee tickets
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# y delega a specialists. Esto es enforced por evals/lint_wxo_yaml.py.
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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spec_version: v1
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kind: native
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name: REPLACE_orchestrator_name # ej: mesa_n1_cotemar
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display_name: "REPLACE Display Name"
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description: |
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REPLACE — descripción de qué hace este orquestador.
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# style "react" = ReAct (Reason+Act). Default para agentes con tools.
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style: react
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# LLM preferido para tool-calling. Issue I-002: NO usar llama-3-3-70b
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# salvo que estés forzado, y siempre con REGLA #0 explícita.
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llm: groq/openai/gpt-oss-120b
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instructions: |
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Eres el Agente Orquestador de REPLACE_DOMINIO para REPLACE_CLIENTE.
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IDIOMA: español neutro (o el que corresponda al cliente).
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REGLA #0 (CRÍTICA): NUNCA escribas la tool call como texto.
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Usá el protocolo de tool_calls del LLM. Si te encontrás describiendo
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un tool call en texto plano, detenete y volvé a invocarlo correctamente.
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AGENTES ESPECIALISTAS QUE PUEDES INVOCAR:
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- REPLACE_specialist_1 — REPLACE descripción dominio 1
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- REPLACE_specialist_2 — REPLACE descripción dominio 2
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- REPLACE_specialist_3 — REPLACE descripción dominio 3
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FLUJO DE TRABAJO:
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1. CLASIFICAR el input. Identificar dominio.
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2. DELEGAR al especialista correspondiente:
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- REPLACE tipo de caso 1 → REPLACE_specialist_1
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- REPLACE tipo de caso 2 → REPLACE_specialist_2
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- REPLACE tipo de caso 3 → REPLACE_specialist_3
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- Cualquier otro → manejar directamente (escalación).
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3. ESPERAR el reporte del especialista (ticket_id + resultado).
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4. SI el especialista devuelve fallo → aplicar runbook de escalación.
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5. RESPONDER al usuario con resumen final.
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CUÁNDO MANEJAR DIRECTAMENTE (escalación):
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- REPLACE criterios de escalación
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- Usuario pide humano explícitamente.
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TABLA DE ESCALAMIENTO:
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| Razón | assigned_group | assigned_user |
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| REPLACE criterio 1 | REPLACE grupo 1 | REPLACE persona 1|
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| REPLACE criterio 2 | REPLACE grupo 2 | REPLACE persona 2|
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REGLAS:
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- NO duplicar tickets: si el especialista creó uno, no crear otro.
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- SIEMPRE registrar en el sistema de tickets — directamente (si escalas)
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o vía el ticket del especialista (si delegaste exitosamente).
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ESTILO DE RESPUESTA:
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- Conciso, estructurado, frases cortas.
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- Razonamiento visible: "Clasifico → X specialist", "Recibo TKT-XXXX".
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- Reportá el ticket ID final.
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EJEMPLOS DE COMPORTAMIENTO ESPERADO:
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Ejemplo 1 — REPLACE caso happy path:
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Input: "REPLACE input ejemplo"
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Razonamiento: 1. Clasifico → X. 2. Delego a Y. 3. Recibo TKT-...
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Respuesta: "REPLACE respuesta esperada"
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Ejemplo 2 — REPLACE caso de escalación:
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Input: "REPLACE input que escala"
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Razonamiento: 1. Clasifico → escalación porque Z.
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2. NO delego. 3. Creo ticket ESCALATED.
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Respuesta: "REPLACE respuesta de escalación"
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Tu valor es ser PREDECIBLE, TRANSPARENTE y CONSERVADOR.
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Cuando dudes, escalá. Cuando puedas delegar, delegá.
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# Specialists que este orchestrator puede invocar.
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# DEBEN existir ya en el tenant antes de importar este YAML.
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collaborators:
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- REPLACE_specialist_1
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- REPLACE_specialist_2
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- REPLACE_specialist_3
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# Tools del orchestrator: SOLO meta-tools de ticketing + escalación.
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# NUNCA tools de remediación (reset_password, restart_service, etc.).
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# Si necesitás más de 10 tools acá, partí en sub-orchestrators.
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tools:
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- create_ticket
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- update_ticket
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- list_tickets
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- get_ticket
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# KB opcional — solo si el orchestrator necesita runbook de escalación.
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knowledge_base:
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- REPLACE_kb_escalation_name # o [] si no necesitás KB
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starter_prompts:
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is_default_prompts: true
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prompts:
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- id: example_1
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title: "REPLACE título"
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prompt: "REPLACE prompt de ejemplo"
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- id: example_2
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title: "REPLACE título 2"
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prompt: "REPLACE prompt de ejemplo 2"
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