Agents
Los agents especializados detrás de un flow y las salvaguardas que los mantienen en el camino correcto.
Un flowflow — flujoUna ejecución de PentAGI: un objetivo, las tareas creadas a partir de tus mensajes y todo lo que hicieron los agentes en el proceso. es ejecutado por un equipo de agentsagent — agenteUn agente de IA de PentAGI: un modelo con su propio prompt, configuración y herramientas que realiza un tipo de trabajo en un flujo, como probar, escribir código o buscar en la web.. Cada agent typeagent type — tipo de agenteEl rol que desempeña un agente, como pentester, coder o searcher. La configuración del modelo se elige por tipo de agente. tiene su propio prompt, configuración de modelo y toolstool — herramientaAquello con lo que actúa un agente: una capacidad integrada como el terminal, el navegador aislado o la búsqueda web, o un programa en el sandbox como nmap, metasploit o sqlmap., por lo que puedes asignar modelos más potentes o más económicos según el rol.
Agent types
| Agent | Rol |
|---|---|
primary_ | Agent de razonamiento principal que dirige un flow |
assistant | Modo de assistantassistant — asistenteEl modo interactivo: trabajas con un agente en un chat y decidís juntos el siguiente paso. interactivo |
generator | Divide cada tasktask — tareaUna solicitud en un flujo: su primer mensaje, o un mensaje posterior que no responde a una pregunta de un agente. PentAGI divide cada tarea en subtareas. en subtaskssubtask — subtareaUn paso de una tarea. PentAGI planifica las subtareas de cada tarea y las ajusta a medida que avanza el trabajo. |
refiner | El agent refiner refina el plan a medida que llegan los resultados |
adviser | El agent adviser ofrece asesoramiento experto; mentor en la supervisión de ejecución y planificador en la planificación de task |
reflector | El agent reflector corrige a los agents que dejan de generar tool callstool call — llamada a herramientasUna solicitud del modelo para ejecutar una de las herramientas del agente, como un comando de terminal o una búsqueda web. |
searcher | El agent searcher realiza recopilación de información y búsqueda web |
enricher | El agent enricher recopila contexto adicional de la memorymemory — memoriaLo que los agentes guardan para poder construir sobre trabajos anteriores en lugar de empezar de cero: memoria a largo plazo, de trabajo y episódica. y el sandboxsandboxEl contenedor Docker aislado en el que los agentes ejecutan sus herramientas. La interfaz lo muestra como Terminal. antes de que el adviser responda |
coder | El agent coder escribe y analiza código |
installer | El agent installer instala y configura tools en el sandbox |
pentester | El agent pentester realiza pentestpentestUn test de penetración: un intento autorizado de entrar en sistemas para encontrar sus debilidades. y evaluación de seguridad |
simple, simple_ | Completados en texto plano y estructurados en JSON |
Dos agents más trabajan entre bastidores: el agent memorist responde a las preguntas de otros agents sobre trabajos anteriores desde la memory a largo plazo, y el agent reporter redacta el resultado de cada task.
Cómo se delega el trabajo
Salvaguardas
- Límites de tool call (siempre activo) —
MAX_(por defecto 100) limita los turnos del modelo en las cadenas deGENERAL_ AGENT_ TOOL_ CALLS primary_,agent assistant,pentester,coderyinstaller, yMAX_(por defecto 20) los limita para los demás agents. Un turno puede invocar varias tools. Los valores de 1 a 5 se elevan a 6, y 0 o menos significa el valor por defecto.LIMITED_ AGENT_ TOOL_ CALLS - Detección de repeticiones (siempre activado) — a partir de la tercera llamada consecutiva a la misma tool con los mismos argumentos, la tool no se ejecuta de nuevo: el agent recibe la respuesta anterior junto con una solicitud para cambiar de rumbo. La séptima llamada de este tipo finaliza la cadena.
- Reflector (siempre activo) — el agent reflector interviene la primera vez que un modelo responde sin una tool call y guía al agent para que realice una; después de tres intentos fallidos, la cadena se detiene.
- Supervisión de ejecución (beta,
EXECUTION_) — paraMONITOR_ ENABLED primary_,agent pentester,coder,installeryassistantcuando trabaja con agents, el adviser actúa como mentor cuando el agent llama a la misma toolEXECUTION_veces seguidas (por defecto 5) o realizaMONITOR_ SAME_ TOOL_ LIMIT EXECUTION_tool calls desde el último consejo (por defecto 10). El desencadenante cuenta las llamadas en lugar de detectar un estancamiento; el adviser entonces revisa el progreso del agent y recomienda si continuar, cambiar de enfoque o detenerse.MONITOR_ TOTAL_ TOOL_ LIMIT - Planificación inteligente de task (beta,
AGENT_) — el agent adviser elabora de 3 a 7 pasos concretos antes de que los especialistas inicien una subtask.PLANNING_ STEP_ ENABLED
La supervisión de ejecución y la planificación de task duplican aproximadamente la calidad de los resultados en modelos de menos de 32B parámetros, a costa de consumir entre 2 y 3 veces más tokens y tiempo. Están desactivadas por defecto.
En Enterprise, el planner siempre se ejecuta y la supervisión de ejecución está activada por defecto con límites de 20 y 40 — consulta Agent profiles.
Última actualización el