azurelane_search_agent

Este proyecto es un pipeline de recuperación de información multiagente orientado a la Wiki del juego Azur Lane, construido con AutoGen AgentChat. Tras ingresar una consulta en lenguaje natural, el sistema coordina múltiples agentes mediante SelectorGroupChat: el agente summarize_agent analiza la demanda y genera parámetros de llamada a herramientas, el agente search_agent invoca la herramienta externa get_blhx_wiki_data para obtener datos de la Wiki de la Oficina Marítima de Azur Lane, el agente extract_agent refina los campos de interés del usuario, y user_proxy revisa automáticamente los resultados. Si la revisión no es aprobada, el flujo regresa al agente extract_agent para un nuevo refinamiento; si es aprobada, se emite Terminated para finalizar la tarea. El sistema cuenta con una doble protección de terminación: TextMentionTermination detecta la marca de finalización normal, y max_turns=3 limita el número máximo de rondas de diálogo para evitar bucles infinitos de los agentes. El proyecto admite la integración de herramientas de rastreo de Wiki mediante Function Calling, funciona de forma completamente automática sin intervención humana, y recopila mensajes de diálogo a través del flujo de eventos, extrayendo automáticamente el resultado refinado de la última ronda como salida. El entorno de ejecución requiere Python 3.13.15 o superior. Antes de usar, es necesario clonar el repositorio, crear un entorno virtual, instalar las dependencias y configurar MODEL_NAME, LLM_BASE_URL y LLM_API_KEY en el archivo .env. Para iniciar, ingrese al directorio src y ejecute python azurelane_search_agent.py. El README proporciona ejemplos de consulta, como preguntar "¿Cuál es el número de garantía de Shinano?", y el sistema devolverá información estructurada que incluye el número acumulado de construcciones en el evento y el número de intercambios disponibles.