2026–actualidad / Proyecto
De la respuesta de un modelo a una ejecución controlada.
Local Agent Runner
El contexto
Los modelos locales necesitan una interfaz definida para usar herramientas, una forma de recuperarse de errores compatibles y un punto claro para detenerse. Este ejecutor en Python proporciona esa capa de ejecución.
Mi contribución
Integración de modelos y herramientas
Conecté Ollama con herramientas de archivos, comandos y Git en un ejecutor en contenedores, con permisos configurables para herramientas y rutas.
Interpretación y reparación
Implementé validación de llamadas a herramientas y conversión de argumentos compatibles, devolviendo al modelo los errores reparables dentro de un ciclo acotado.
Registros de ejecución
Conservé las acciones de las herramientas y estados explícitos de finalización, límite de iteraciones y error, para poder revisar una ejecución más allá de su respuesta final.
El resultado
La versión pública 2 documenta una ejecución de integración mediante AI Project System. La implementación permite revisar la ejecución; un estado de proceso completado todavía requiere verificar el trabajo producido.