diamitani/rostr-agent

ROSTR Agent — Framework multi-agente auto-mejorado con PAL, NPAO, RAG DAL y Rostr Hub integrados. Basado en Hermes Agent de Nous Research.

¿Qué es rostr-agent?

ROSTR Agent es un framework multi-agente auto-mejorado que integra capacidades como PAL (Planificación y Aprendizaje), NPAO (Protocolo de Acción de Red Neuronal), RAG DAL (Capa de Abstracción de Datos con Recuperación Aumentada) y Rostr Hub. Está construido sobre Hermes Agent de Nous Research, lo que permite a los agentes mejorar continuamente su rendimiento y conocimiento. El framework está diseñado para desarrolladores que trabajan con agentes de IA avanzados, permitiendo la creación de sistemas auto-adaptables que pueden gestionar tareas complejas de forma autónoma. Soporta múltiples plataformas y entornos, incluyendo Claude Code, Cursor, Codex y otros asistentes de IA. Su arquitectura modular facilita la integración con herramientas existentes y la personalización de comportamientos específicos según las necesidades del proyecto.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

Habilidad de Agente Bien Arquitectado para ROSTR

Descripción

Realiza revisiones del Marco de Buen Arquitectado de AWS en las salidas de los agentes. Evalúa contra los 6 pilares: Excelencia Operativa, Seguridad, Fiabilidad, Eficiencia de Rendimiento, Optimización de Costos y Sostenibilidad.

Condiciones de activación

  • Cuando un agente produce una salida que necesita revisión de calidad
  • Antes de desplegar configuraciones de agente
  • Durante revisiones arquitectónicas periódicas
  • Cuando surgen preocupaciones de costos/seguridad

Formato de entrada

{
  "agent_output": {
    "result": "string",
    "metadata": {
      "model_used": "string",
      "tokens_used": {"prompt": int, "completion": int},
      "duration_ms": int
    },
    "logs": [...],
    "pii_detected": false,
    "graviton_used": true
  },
  "review_type": "full" | "security" | "cost" | "quick"
}

Formato de salida

{
  "SAR": {
    "SchemaVersion": "2020-07-01",
    "Review": {
      "OverallScore": 4.2,
      "Pillars": [...]
    },
    "Risks": {
      "High": [...],
      "Medium": [...],
      "Low": [...]
    },
    "ImprovementItems": [...]
  }
}

Uso

from skills.well_architected import WellArchitectedSkill

skill = WellArchitectedSkill()
review = await skill.review(agent_output, review_type="full")

# Obtener salida con formato SAR
sar = skill.to_sar_format(review)

Dependencias de herramientas

  • ninguna

Ejemplos de indicaciones

Revisar esta salida del agente para cumplimiento del Buen Arquitectado
Realizar revisión centrada en seguridad
Buscar oportunidades de optimización de costos

Versión

1.0.0

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