MCP: Multi-Agent Control Point

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ZgZdefd�Zdedefd�Zde fd�Z y) � AgenteBaseu�
Clase base para todos los agentes del sistema MCP. Define la lógica común que utilizan los agentes, como el formateo de respuestas y la generación de lenguaje natural usando un modelo LLM. Atributos: patrones (list): Lista de expresiones regulares que identifican si un mensaje debe ser manejado por este agente. llm (object): Modelo de lenguaje que se utiliza para generar respuestas naturales a partir de datos estructurados. �llmc��|
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)z� Inicializa el agente con un modelo de lenguaje. Args: llm (object): Instancia del modelo de lenguaje usado para generar respuestas naturales. N)
r)�selfrs �//home/agomez/Proyectos/MCP/utils/agente_base.py�__init__zAgenteBase.__init__s������mensaje�returnc��� |j
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Procesa un mensaje del usuario, ejecuta la lógica del agente y genera una respuesta natural. Llama internamente al método `agente()` que debe ser implementado por las subclases, obtiene los datos estructurados devueltos por el agente y los transforma en una respuesta legible mediante el modelo LLM. Args: mensaje (str): Pregunta del usuario. Returns: str: Respuesta generada por el modelo LLM o mensaje de error. u6❌ El agente no devolvió datos en formato JSON/dict.�F)�indent�ensure_asciiu`Eres un asistente experto. El siguiente agente ha proporcionado esta información estructurada: un Usa solo esta información para redactar una respuesta clara y natural a la siguiente pregunta del usuario: u❌ Error en el agente: N)�agente� isinstance�dict�json�dumpsr� responder� Exception)rr�datos� datos_json�prompt�
es rrzAgenteBase.responders��� 2��K�K�M�E��e�T�*�O����E�!�%�H�J�t
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Método base que debe ser implementado por todas las subclases de agentes. Este método se encarga de obtener los datos estructurados que describen la respuesta del agente. Returns: dict: Diccionario con los datos generados por el agente. Raises: NotImplementedError: Si no se implementa en la subclase. u7El agente debe implementar el método _responder_raw().)
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