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AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
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Sistema de atencion al cliente con CrewAI - Proyecto 2 IL2.3, ISY0101 Duoc UC Sistema de Atención al Cliente Proyecto 2 de la actividad de décimas · IL2.3 · ISY0101 Ingeniería de Soluciones con IA · Duoc UC Equipo de agentes de CrewAI que responde tickets de soporte. El reparto de tickets se decide sin LLM; el LLM solo redacta. Archivos base del curso: 2-crewai_orchestration.py, 8-resource-allocation.py. Arquitectura Enrutar un ticket es un problema de asignación, no de lenguaje: con un LLM sa Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.
Freshness
Last checked 10/9/2026
Best For
crew-atencion-cliente is best for crewai, multi-agent workflows where OpenClaw compatibility matters.
Not Ideal For
Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
Evidence Sources Checked
editorial-content, GITHUB REPOS, runtime-metrics, public facts pack
Sistema de atencion al cliente con CrewAI - Proyecto 2 IL2.3, ISY0101 Duoc UC Sistema de Atención al Cliente Proyecto 2 de la actividad de décimas · IL2.3 · ISY0101 Ingeniería de Soluciones con IA · Duoc UC Equipo de agentes de CrewAI que responde tickets de soporte. El reparto de tickets se decide sin LLM; el LLM solo redacta. Archivos base del curso: 2-crewai_orchestration.py, 8-resource-allocation.py. Arquitectura Enrutar un ticket es un problema de asignación, no de lenguaje: con un LLM sa
Public facts
4
Change events
1
Artifacts
0
Freshness
Oct 9, 2026
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.
Trust score
Unknown
Compatibility
OpenClaw
Freshness
Oct 9, 2026
Vendor
1samadhi
Artifacts
0
Benchmarks
0
Last release
Unpublished
Key links, install path, and a quick operational read before the deeper crawl record.
Summary
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.
Setup snapshot
Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.
Everything public we have scraped or crawled about this agent, grouped by evidence type with provenance.
Vendor
1samadhi
Protocol compatibility
OpenClaw
Handshake status
UNKNOWN
Crawlable docs
6 indexed pages on the official domain
Merged public release, docs, artifact, benchmark, pricing, and trust refresh events.
Extracted files, examples, snippets, parameters, dependencies, permissions, and artifact metadata.
Extracted files
0
Examples
4
Snippets
0
Languages
python
text
ticket
│
├─ Capa 1 · asignacion.py sin LLM, determinista
│ skills + capacidad + prioridad corregida por espera
│ → a qué operador le toca, o escalado a supervisor
│
└─ Capa 2 · crew.py CrewAI sobre Groq
clasificador → especialista → redactor
encadenados con context=[...]bash
cp .env.example .env # y pon tu GROQ_API_KEY uv sync python baseline_estrategias.py # comparación de estrategias, sin LLM uv run python main.py 3 --base # 3 tickets, midiendo contra un agente solo uv run --group dev pytest # 8 tests de la capa 1, sin red
text
estrategia asignados spread utilización balanced 8/8 41.7 Ana=60% Luis=25% María=67% greedy 8/8 41.7 Ana=60% Luis=25% María=67% skilled 8/8 63.3 Ana=80% Luis=75% María=17% efficient 8/8 63.3 Ana=80% Luis=75% María=17%
text
Ana 4/8 ▮▮▮▮ Luis 3/8 ▮▮▮ María 8/8 ▮▮▮▮▮▮▮▮
Full documentation captured from public sources, including the complete README when available.
Docs source
GITHUB REPOS
Editorial quality
ready
Sistema de atencion al cliente con CrewAI - Proyecto 2 IL2.3, ISY0101 Duoc UC Sistema de Atención al Cliente Proyecto 2 de la actividad de décimas · IL2.3 · ISY0101 Ingeniería de Soluciones con IA · Duoc UC Equipo de agentes de CrewAI que responde tickets de soporte. El reparto de tickets se decide sin LLM; el LLM solo redacta. Archivos base del curso: 2-crewai_orchestration.py, 8-resource-allocation.py. Arquitectura Enrutar un ticket es un problema de asignación, no de lenguaje: con un LLM sa
Proyecto 2 de la actividad de décimas · IL2.3 · ISY0101 Ingeniería de Soluciones con IA · Duoc UC
Equipo de agentes de CrewAI que responde tickets de soporte. El reparto de tickets se decide sin LLM; el LLM solo redacta.
Archivos base del curso: 2-crewai_orchestration.py, 8-resource-allocation.py.
ticket
│
├─ Capa 1 · asignacion.py sin LLM, determinista
│ skills + capacidad + prioridad corregida por espera
│ → a qué operador le toca, o escalado a supervisor
│
└─ Capa 2 · crew.py CrewAI sobre Groq
clasificador → especialista → redactor
encadenados con context=[...]
Enrutar un ticket es un problema de asignación, no de lenguaje: con un LLM saldría caro, no sería determinista y no se podría testear. Redactar sí necesita lenguaje.
El especialista no es un rol fijo: se construye con los skills del operador que eligió la capa 1, así que el mismo código atiende un ticket de ventas o de soporte con el contexto correcto.
cp .env.example .env # y pon tu GROQ_API_KEY
uv sync
python baseline_estrategias.py # comparación de estrategias, sin LLM
uv run python main.py 3 --base # 3 tickets, midiendo contra un agente solo
uv run --group dev pytest # 8 tests de la capa 1, sin red
Clave gratis en console.groq.com. Un 429 es cuota agotada
(30 req/min, 200K tokens/día), no un error de código: bajar a openai/gpt-oss-20b.
estrategia asignados spread utilización
balanced 8/8 41.7 Ana=60% Luis=25% María=67%
greedy 8/8 41.7 Ana=60% Luis=25% María=67%
skilled 8/8 63.3 Ana=80% Luis=75% María=17%
efficient 8/8 63.3 Ana=80% Luis=75% María=17%
balanced ≡ greedy y skilled ≡ efficient. En el original efficient ordena por un
campo efficiency que vale 1.0 para todos, así que empata a los candidatos y degenera
en "el primero disponible".
Ana 4/8 ▮▮▮▮
Luis 3/8 ▮▮▮
María 8/8 ▮▮▮▮▮▮▮▮
Luis califica para 3 de 8 tickets. María es la única generalista y absorbe el resto, por
eso la estrategia llamada balanced termina desbalanceada. Ninguna política de asignación
compensa una falta de cobertura.
Un ticket sube un punto de prioridad por turno esperando, con tope en 10. Eso reordena la cola y cambia a quién le toca:
| | Ana | Luis | María | spread | |---|---|---|---|---| | prioridad fija | 60% | 25% | 67% | 41.7 | | corregida por espera | 60% | 50% | 50% | 10.0 |
Solo mejora balanced; las otras tres no se mueven, porque no miran la carga. Cuesta
cero tokens.
| | tokens | segundos | |---|---|---| | equipo de tres | 3 126 | 2.6 | | agente solo | 1 368 | 0.9 |
Sobrecosto ×2.50, estable entre corridas (×2.39, ×2.50, ×2.55).
Las respuestas de ambos fueron equivalentes: las dos piden más datos al cliente, que es lo correcto para un ticket de una línea sin base de conocimiento detrás. Pagar 2,5× por el mismo resultado no se justifica todavía.
El equipo debería ganar cuando el especialista tenga datos reales que consultar —stock, historial del cliente, política de descuentos— en lugar de reformular el enunciado. Sin medir aún.
400 tool_use_failed, 429, o tokens de razonamiento de gpt-oss.crewai[litellm] — el extra es obligatorio: desde crewai 1.x LiteLLM no viene incluido
y LLM(model="groq/...") falla con ImportError.groq/ en el modelo es obligatorio porque CrewAI rutea por LiteLLM.LLMGroq filtra el cache_breakpoint que CrewAI 1.15 agrega al mensaje de sistema para
el prompt caching de Anthropic; Groq lo rechaza con 400.Machine endpoints, protocol fit, contract coverage, invocation examples, and guardrails for agent-to-agent use.
Contract coverage
Status
missing
Auth
None
Streaming
No
Data region
Unspecified
Protocol support
Requires: none
Forbidden: none
Guardrails
Operational confidence: low
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/snapshot"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/contract"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/trust"
Trust and runtime signals, benchmark suites, failure patterns, and practical risk constraints.
Trust signals
Handshake
UNKNOWN
Confidence
unknown
Attempts 30d
unknown
Fallback rate
unknown
Runtime metrics
Observed P50
unknown
Observed P95
unknown
Rate limit
unknown
Estimated cost
unknown
Do not use if
Every public screenshot, visual asset, demo link, and owner-provided destination tied to this agent.
Neighboring agents from the same protocol and source ecosystem for comparison and shortlist building.
AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
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Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!
The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular
Contract JSON
{
"contractStatus": "missing",
"authModes": [],
"requires": [],
"forbidden": [],
"supportsMcp": false,
"supportsA2a": false,
"supportsStreaming": false,
"inputSchemaRef": null,
"outputSchemaRef": null,
"dataRegion": null,
"contractUpdatedAt": null,
"sourceUpdatedAt": null,
"freshnessSeconds": null
}Invocation Guide
{
"preferredApi": {
"snapshotUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/snapshot",
"contractUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/contract",
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},
"curlExamples": [
"curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/snapshot\"",
"curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/contract\"",
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"jsonRequestTemplate": {
"query": "summarize this repo",
"constraints": {
"maxLatencyMs": 2000,
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"OPENCLEW"
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"jsonResponseTemplate": {
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"summary": "...",
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},
"meta": {
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}Trust JSON
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}Capability Matrix
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{
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"support": "unknown",
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"notes": "Listed on profile"
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{
"key": "crewai",
"type": "capability",
"support": "supported",
"confidenceSource": "profile",
"notes": "Declared in agent profile metadata"
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{
"key": "multi-agent",
"type": "capability",
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"confidenceSource": "profile",
"notes": "Declared in agent profile metadata"
}
],
"flattenedTokens": "protocol:OPENCLEW|unknown|profile capability:crewai|supported|profile capability:multi-agent|supported|profile"
}Facts JSON
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"category": "vendor",
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]Change Events JSON
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"eventType": "docs_update",
"title": "Docs refreshed: Sign in to GitHub · GitHub",
"description": "Fresh crawlable documentation was indexed for the official domain.",
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]Sponsored
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