DepthNet: Plataforma para Agentes de IA Autónomos 'Vivos' con Memoria Avanzada — Un Año Después

DepthNet es una plataforma de código abierto (rnr1721/depthnet) que ha evolucionado desde un prototipo simple hasta un sistema completo para agentes de IA autónomos. Las adiciones clave incluyen varios tipos de memoria (bloc de notas, memoria vectorial, diario, habilidades, ontología, espacio de trabajo, personas), RAG con pipelines configurables, orquestación de equipos multiagente (planificador, ejecutor, crítico, validador) gestionados por código determinista, y capacidades de visión y voz. El agente ahora puede usar llamadas nativas a herramientas (function calling) además de las etiquetas de texto heredadas. La plataforma opera en dos modos: agentes libres (chat sin restricciones o bucle continuo) y pipelines orquestados (tareas predecibles con roles). La memoria está estructurada, lo que permite al agente recordar eventos episódicos y mantener una ontología de entidades y relaciones. RAG se implementa como un pipeline configurable donde un modelo pequeño formula consultas de búsqueda, y el agente puede poner en cola activamente solicitudes de recuperación. El sistema también presenta histéresis: cambia entre un modo de contexto RAG rico para conversación y un modo de contexto procedural rico para tareas largas, basado en la detección de actividad de plugins instrumentales como navegador, terminal, código y Telegram.