Esta guía describe el proceso de establecer un flujo de trabajo de OpenSpace, desde la preparación del entorno hasta la ejecución de tareas en vivo e integración de habilidades en evolución. Configuraremos las credenciales del modelo, las variables del espacio de trabajo e instalaremos el proyecto en un formato editable. El tutorial demuestra cómo utilizar la API de Python asíncrona para ejecutar tareas y analizar cómo OpenSpace gestiona las habilidades evolucionadas utilizando SQLite, con información de versionado y linaje. Además, crearemos un SKILL.md personalizado, conectaremos varias habilidades de agente, probaremos la reutilización de tareas previamente aprendidas y lanzaremos un servidor HTTP MCP transmitible. El análisis de la base de datos de evolución revelará cómo las habilidades FIX, DERIVED y CAPTURED contribuyen a comportamientos de agente más eficientes y reutilizables.
Creando Agentes de IA Autoevolutivos con OpenSpace: Habilidades, MCP, Linaje y Reutilización Económica
Descubre cómo configurar y utilizar OpenSpace para desarrollar agentes de IA que evolucionan a través de habilidades y reutilización de bajo costo.
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