Agent System

Extensión VS Code con agentes especializados y memoria local en SQLite. Arquitectura en capas (core, infra, app) para no acoplar el dominio al host del editor.

Asistente de código IA para VS Code con orquestación multiagente, memoria persistente y conciencia del proyecto — usa Copilot, Groq o ambos (Groq potencia Copilot). Mantiene un estado vivo y consciente del código y la lógica del proyecto. Qué hace diferente a Agent System: Memoria persistente local (sesión, proyecto, global en SQLite; sin sincronización en la nube). Orquestación multiagente (Coder, Reviewer, Tester, Coordinator con routing por intención). API-agnostic (Copilot, Groq, futuros proveedores; cambia o combina desde la UI). Funciona sin API keys (DuckDuckGo para búsqueda web, Copilot cuando esté disponible; añade Groq para potenciar Copilot cuando quieras). Privacidad: Sin telemetría. Corre en local. Tu código no sale de tu máquina salvo por el proveedor configurado (p. ej. Copilot o Groq). Arquitectura en capas (core, infra, app): core con interfaces (ports) sin dependencias de framework, infra con implementaciones (adapters) y app como punto de activación. Monorepo pnpm workspaces con tres paquetes: @agentsystem/core (dominio, EventBus, TOTON, tipos), @agentsystem/infra (adapters), apps/vscode-extension (activación y UI). Sistema de agentes especializados: Coder (generación), Reviewer (revisión), Tester (tests), Coordinator (orquestación). AgentBase con StateGraph (lifecycle y task) y RagPort opcional (memoria + RAG de workspace en paralelo). AgentRouter con detección híbrida: semántica (embeddings) → cache (TTL 2 min) → keywords → LLM opcional (Groq 8B). Orquestador con estrategia best-match y colaboración entre agentes. Aprobación de tools por nivel de riesgo (ToolRiskRegistry central). Modos en el header: Auto (routing por intención), Agent (ejecución con agentes), Plan (solo análisis, sin modificar archivos ni terminal). Reasoning level Low/Medium/High (thinkingBudget) por mensaje. LLM en cadena: Copilot Chat (principal) → VS Code LM → MCP como fallback. Groq solo para intent, no para chat. ModelSelectionPort con auto-selección, retries configurables y persistencia (globalState + contributes.configuration); selector de modelo persistente (Auto o modelo concreto). Configuración de threshold de confianza (default 0.4) para uso de agentes vs coordinator. Memoria persistente en SQLite: wa-sqlite y sql.js, scopes session/project/global con TTL y evicción LRU. HybridMemoryAdapter con fábrica que usa projectId y storageUri. Embeddings opcionales (OpenAI text-embedding-3-small, 512 dims) para RAG; configuración desde sidebar (Project Memory → Set API Key) o comando Agent System: Set OpenAI API Key; fallback a FTS3 full-text search si no hay key. Project instructions y project summary inyectados en el prompt. Índice de workspace persistente en SQLite (chunks + hashes); carga en caliente al iniciar; archivos sin cambios se omiten por SHA-256 (sin llamadas a embeddings). Panel Project Memory en la sidebar: Index Project, Reindex, Clear Index, estado del índice, aviso "Index outdated" al cambiar workspace folders; badge Search (proveedor activo) en la misma sección. AI Project Awareness: análisis estático del workspace (sin LLM) — framework (React, Next, NestJS, Express, …), lenguaje (TypeScript, Python, Go, …), build, test runner, arquitectura (clean, MVC, monorepo). Resultado inyectado como "Project Context" y badge de estado (Healthy / Needs Review / Unknown) en la sidebar. Web Search: DuckDuckGo sin API key; opción de Brave, Serper, Tavily o endpoint custom; configuración desde badge Search en sidebar o comando Agent System: Configure Web Search Provider & API Key; hot-reload al cambiar proveedor. Webview de chat con DOMPurify para sanitización, CSP con nonce, markdown (marked + highlight.js) y persistencia de estado. Flujo: code context del editor, RAG condicional por intención, buildMessagesWithCodeContext. Agent Loop: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file, search_web, get_web_content, run_tests; tools con aprobación en webview para operaciones sensibles. Chat Participant @agent: mismo backend que el sidebar, code context del editor activo, RAG por intención, routing a agentes o LLM directo. Workspace tools: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file registrados en vscode.lm para Copilot Chat nativo. Integración MCP (Model Context Protocol) como fallback de LLM con endpoint configurable. Integración con GitHub Auth (scopes repo, read:user) para Copilot. ProjectKnowledgeWatcher para invalidar cache ante cambios en AGENT_SYSTEM.md. Build y packaging: tsc -b para core/infra, esbuild para extensión (bundle único, target node18, minify en producción). WASM de wa-sqlite y sql.js copiados a dist. Script package-with-node20.sh (nvm/fnm) con compile, secret-scan (@secretlint/node) y vsce package. Publicación en Open-VSX con OVSX_PAT. Parche para @secretlint/node: concurrency Math.max(1, os.cpus().length) en entornos tipo contenedores. Activación con retries, health checks y resource availability. Fases de activación (health, commands, services, views, diagnostics) con logging estructurado. ExtensionHostHealthMonitor, ResourceAvailabilityChecker, ActivationRetryHandler con backoff configurable. Features: sidebar chat con streaming, modelo persistente (Auto o concreto), RAG opcional (OpenAI + FTS3 fallback), Agent Loop con aprobación por riesgo; modos Auto/Agent/Plan; reasoning L/M/H; Chat Participant @agent; panel Project Memory (Index/Reindex/Clear, estado, Search badge); AI Project Awareness (badge + Project Context); memoria tree view; comandos (diagnostics, exportLogs, status, setProjectInstructions, refreshWorkspaceEmbeddings, Set OpenAI API Key, Configure Web Search Provider & API Key); Project Knowledge desde AGENT_SYSTEM.md; project instructions y project summary; workspace embeddings con índice persistente y hash-gating. Stack: TypeScript (ES2022), VS Code API ^1.99.0, pnpm workspaces, esbuild, sql.js, wa-sqlite, groq-sdk, openai, marked, highlight.js, dompurify, zod, @modelcontextprotocol/sdk. Extension Kind: ui. Capabilities: languageModels (priority high). Disponible en Open-VSX y en VS Code Marketplace: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JorgeLeal.agent-system. AI coding assistant for VS Code with multi-agent orchestration, persistent memory, and project awareness — use Copilot, Groq, or both (Groq powers Copilot). Maintains a live, code- and logic-aware state of the project. What makes Agent System different: Local persistent memory (session, project, global in SQLite; no cloud sync). Multi-agent orchestration (Coder, Reviewer, Tester, Coordinator with intent-based routing). API-agnostic (Copilot, Groq, future providers; switch or combine from the UI). Works without API keys (DuckDuckGo for web search, Copilot when available; add Groq to power Copilot when you want). Privacy: No telemetry. Runs locally. Your code never leaves your machine except through your configured model provider (e.g. Copilot or Groq). Layered architecture (core, infra, app): core with framework-agnostic interfaces (ports), infra with implementations (adapters), app as activation point. pnpm workspaces monorepo with three packages: @agentsystem/core (domain, EventBus, TOTON, types), @agentsystem/infra (adapters), apps/vscode-extension (activation and UI). Specialized agents: Coder (generation), Reviewer (review), Tester (tests), Coordinator (orchestration). AgentBase with StateGraph (lifecycle and task) and optional RagPort (memory + workspace RAG in parallel). AgentRouter with hybrid detection: semantic (embeddings) → cache (TTL 2 min) → keywords → optional LLM (Groq 8B). Best-match orchestration and agent collaboration. Tool approval by risk level (central ToolRiskRegistry). Header modes: Auto (intent-based routing), Agent (execution with agents), Plan (analysis only, no file or terminal changes). Reasoning level Low/Medium/High (thinkingBudget) per message. LLM chain: Copilot Chat (primary) → VS Code LM → MCP as fallback. Groq only for intent, not chat. ModelSelectionPort with auto-selection, configurable retries, and persistence (globalState + contributes.configuration); persistent model selector (Auto or concrete model). Configurable confidence threshold (default 0.4) for agents vs coordinator. Persistent memory in SQLite: wa-sqlite and sql.js, session/project/global scopes with TTL and LRU eviction. HybridMemoryAdapter with factory using projectId and storageUri. Optional embeddings (OpenAI text-embedding-3-small, 512 dims) for RAG; configuration from sidebar (Project Memory → Set API Key) or command Agent System: Set OpenAI API Key; fallback to FTS3 full-text search when no key. Project instructions and project summary injected into the prompt. Persistent workspace index in SQLite (chunks + hashes); hot load on startup; unchanged files skipped by SHA-256 (no embedding calls). Project Memory panel in sidebar: Index Project, Reindex, Clear Index, index status, "Index outdated" notice when workspace folders change; Search badge (active provider) in the same section. AI Project Awareness: static workspace analysis (no LLM) — framework (React, Next, NestJS, Express, …), language (TypeScript, Python, Go, …), build, test runner, architecture (clean, MVC, monorepo). Result injected as "Project Context" and status badge (Healthy / Needs Review / Unknown) in the sidebar. Web Search: DuckDuckGo with no API key; option for Brave, Serper, Tavily or custom endpoint; configuration from Search badge in sidebar or command Agent System: Configure Web Search Provider & API Key; hot-reload when changing provider. Chat webview with DOMPurify sanitization, CSP with nonce, markdown (marked + highlight.js), and state persistence. Flow: editor code context, RAG conditional on intent, buildMessagesWithCodeContext. Agent Loop: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file, search_web, get_web_content, run_tests; tools with webview approval for sensitive operations. Chat Participant @agent: same backend as sidebar, active editor code context, RAG by intent, routing to agents or direct LLM. Workspace tools: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file registered in vscode.lm for native Copilot Chat. MCP (Model Context Protocol) integration as LLM fallback with configurable endpoint. GitHub Auth (scopes repo, read:user) for Copilot. ProjectKnowledgeWatcher to invalidate cache on AGENT_SYSTEM.md changes. Build and packaging: tsc -b for core/infra, esbuild for extension (single bundle, target node18, minify in production). wa-sqlite and sql.js WASM copied to dist. Script package-with-node20.sh (nvm/fnm) with compile, secret-scan (@secretlint/node), and vsce package. Published on Open-VSX with OVSX_PAT. Patch for @secretlint/node: concurrency Math.max(1, os.cpus().length) in container-like environments. Activation with retries, health checks, and resource availability. Activation phases (health, commands, services, views, diagnostics) with structured logging. ExtensionHostHealthMonitor, ResourceAvailabilityChecker, ActivationRetryHandler with configurable backoff. Features: sidebar chat with streaming, persistent model (Auto or concrete), optional RAG (OpenAI + FTS3 fallback), Agent Loop with risk-based approval; Auto/Agent/Plan modes; reasoning L/M/H; Chat Participant @agent; Project Memory panel (Index/Reindex/Clear, status, Search badge); AI Project Awareness (badge + Project Context); memory tree view; commands (diagnostics, exportLogs, status, setProjectInstructions, refreshWorkspaceEmbeddings, Set OpenAI API Key, Configure Web Search Provider & API Key); Project Knowledge from AGENT_SYSTEM.md; project instructions and project summary; workspace embeddings with persistent index and hash-gating. Stack: TypeScript (ES2022), VS Code API ^1.99.0, pnpm workspaces, esbuild, sql.js, wa-sqlite, groq-sdk, openai, marked, highlight.js, dompurify, zod, @modelcontextprotocol/sdk. Extension Kind: ui. Capabilities: languageModels (priority high). Available on Open-VSX and VS Code Marketplace: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JorgeLeal.agent-system.
Asistente de código IA para VS Code con orquestación multiagente, memoria persistente y conciencia del proyecto — usa Copilot, Groq o ambos (Groq potencia Copilot). Mantiene un estado vivo y consciente del código y la lógica del proyecto. Qué hace diferente a Agent System: Memoria persistente local (sesión, proyecto, global en SQLite; sin sincronización en la nube). Orquestación multiagente (Coder, Reviewer, Tester, Coordinator con routing por intención). API-agnostic (Copilot, Groq, futuros proveedores; cambia o combina desde la UI). Funciona sin API keys (DuckDuckGo para búsqueda web, Copilot cuando esté disponible; añade Groq para potenciar Copilot cuando quieras). Privacidad: Sin telemetría. Corre en local. Tu código no sale de tu máquina salvo por el proveedor configurado (p. ej. Copilot o Groq). Arquitectura en capas (core, infra, app): core con interfaces (ports) sin dependencias de framework, infra con implementaciones (adapters) y app como punto de activación. Monorepo pnpm workspaces con tres paquetes: @agentsystem/core (dominio, EventBus, TOTON, tipos), @agentsystem/infra (adapters), apps/vscode-extension (activación y UI). Sistema de agentes especializados: Coder (generación), Reviewer (revisión), Tester (tests), Coordinator (orquestación). AgentBase con StateGraph (lifecycle y task) y RagPort opcional (memoria + RAG de workspace en paralelo). AgentRouter con detección híbrida: semántica (embeddings) → cache (TTL 2 min) → keywords → LLM opcional (Groq 8B). Orquestador con estrategia best-match y colaboración entre agentes. Aprobación de tools por nivel de riesgo (ToolRiskRegistry central). Modos en el header: Auto (routing por intención), Agent (ejecución con agentes), Plan (solo análisis, sin modificar archivos ni terminal). Reasoning level Low/Medium/High (thinkingBudget) por mensaje. LLM en cadena: Copilot Chat (principal) → VS Code LM → MCP como fallback. Groq solo para intent, no para chat. ModelSelectionPort con auto-selección, retries configurables y persistencia (globalState + contributes.configuration); selector de modelo persistente (Auto o modelo concreto). Configuración de threshold de confianza (default 0.4) para uso de agentes vs coordinator. Memoria persistente en SQLite: wa-sqlite y sql.js, scopes session/project/global con TTL y evicción LRU. HybridMemoryAdapter con fábrica que usa projectId y storageUri. Embeddings opcionales (OpenAI text-embedding-3-small, 512 dims) para RAG; configuración desde sidebar (Project Memory → Set API Key) o comando Agent System: Set OpenAI API Key; fallback a FTS3 full-text search si no hay key. Project instructions y project summary inyectados en el prompt. Índice de workspace persistente en SQLite (chunks + hashes); carga en caliente al iniciar; archivos sin cambios se omiten por SHA-256 (sin llamadas a embeddings). Panel Project Memory en la sidebar: Index Project, Reindex, Clear Index, estado del índice, aviso "Index outdated" al cambiar workspace folders; badge Search (proveedor activo) en la misma sección. AI Project Awareness: análisis estático del workspace (sin LLM) — framework (React, Next, NestJS, Express, …), lenguaje (TypeScript, Python, Go, …), build, test runner, arquitectura (clean, MVC, monorepo). Resultado inyectado como "Project Context" y badge de estado (Healthy / Needs Review / Unknown) en la sidebar. Web Search: DuckDuckGo sin API key; opción de Brave, Serper, Tavily o endpoint custom; configuración desde badge Search en sidebar o comando Agent System: Configure Web Search Provider & API Key; hot-reload al cambiar proveedor. Webview de chat con DOMPurify para sanitización, CSP con nonce, markdown (marked + highlight.js) y persistencia de estado. Flujo: code context del editor, RAG condicional por intención, buildMessagesWithCodeContext. Agent Loop: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file, search_web, get_web_content, run_tests; tools con aprobación en webview para operaciones sensibles. Chat Participant @agent: mismo backend que el sidebar, code context del editor activo, RAG por intención, routing a agentes o LLM directo. Workspace tools: read_file, list_files, apply_edit, create_file, delete_file registrados en vscode.lm para Copilot Chat nativo. Integración MCP (Model Context Protocol) como fallback de LLM con endpoint configurable. Integración con GitHub Auth (scopes repo, read:user) para Copilot. ProjectKnowledgeWatcher para invalidar cache ante cambios en AGENT_SYSTEM.md. Build y packaging: tsc -b para core/infra, esbuild para extensión (bundle único, target node18, minify en producción). WASM de wa-sqlite y sql.js copiados a dist. Script package-with-node20.sh (nvm/fnm) con compile, secret-scan (@secretlint/node) y vsce package. Publicación en Open-VSX con OVSX_PAT. Parche para @secretlint/node: concurrency Math.max(1, os.cpus().length) en entornos tipo contenedores. Activación con retries, health checks y resource availability. Fases de activación (health, commands, services, views, diagnostics) con logging estructurado. ExtensionHostHealthMonitor, ResourceAvailabilityChecker, ActivationRetryHandler con backoff configurable. Features: sidebar chat con streaming, modelo persistente (Auto o concreto), RAG opcional (OpenAI + FTS3 fallback), Agent Loop con aprobación por riesgo; modos Auto/Agent/Plan; reasoning L/M/H; Chat Participant @agent; panel Project Memory (Index/Reindex/Clear, estado, Search badge); AI Project Awareness (badge + Project Context); memoria tree view; comandos (diagnostics, exportLogs, status, setProjectInstructions, refreshWorkspaceEmbeddings, Set OpenAI API Key, Configure Web Search Provider & API Key); Project Knowledge desde AGENT_SYSTEM.md; project instructions y project summary; workspace embeddings con índice persistente y hash-gating. Stack: TypeScript (ES2022), VS Code API ^1.99.0, pnpm workspaces, esbuild, sql.js, wa-sqlite, groq-sdk, openai, marked, highlight.js, dompurify, zod, @modelcontextprotocol/sdk. Extension Kind: ui. Capabilities: languageModels (priority high). Disponible en Open-VSX y en VS Code Marketplace: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JorgeLeal.agent-system.
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