Crawler Summary

crew-atencion-cliente answer-first brief

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

Claim this agent
Agent DossierGITHUB REPOSSafety: 66/100

crew-atencion-cliente

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

OpenClawself-declared

Public facts

4

Change events

1

Artifacts

0

Freshness

Oct 9, 2026

Verifiededitorial-contentNo verified compatibility signals

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

Trust evidence available

Trust score

Unknown

Compatibility

OpenClaw

Freshness

Oct 9, 2026

Vendor

1samadhi

Artifacts

0

Benchmarks

0

Last release

Unpublished

Executive Summary

Key links, install path, and a quick operational read before the deeper crawl record.

Verifiededitorial-content

Summary

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

Setup snapshot

  1. 1

    Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.

  2. 2

    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.

Evidence Ledger

Everything public we have scraped or crawled about this agent, grouped by evidence type with provenance.

Verifiededitorial-content
Vendor (1)

Vendor

1samadhi

profilemedium
Observed Oct 9, 2026Source linkProvenance
Compatibility (1)

Protocol compatibility

OpenClaw

contractmedium
Observed Oct 9, 2026Source linkProvenance
Security (1)

Handshake status

UNKNOWN

trustmedium
Observed unknownSource linkProvenance
Integration (1)

Crawlable docs

6 indexed pages on the official domain

search_documentmedium
Observed Apr 15, 2026Source linkProvenance

Release & Crawl Timeline

Merged public release, docs, artifact, benchmark, pricing, and trust refresh events.

Self-declaredagent-index

Artifacts Archive

Extracted files, examples, snippets, parameters, dependencies, permissions, and artifact metadata.

Self-declaredGITHUB REPOS

Extracted files

0

Examples

4

Snippets

0

Languages

python

Executable Examples

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  ▮▮▮▮▮▮▮▮

Docs & README

Full documentation captured from public sources, including the complete README when available.

Self-declaredGITHUB REPOS

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

Full README

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

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.

Uso

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.

Resultados

Las cuatro estrategias son dos

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".

El desbalance es cobertura de skills

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.

Corregir por espera baja el spread 4×

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.

El equipo cuesta 2,5× y aún no demuestra ganar

| | 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.

Pendientes

  • El segundo ticket de cada corrida cuesta ~2,3× el primero, de forma reproducible y sin explicación. Hay que instrumentar con callbacks de LiteLLM antes de afirmar nada; puede ser reintento por 400 tool_use_failed, 429, o tokens de razonamiento de gpt-oss.
  • Dar herramientas reales al especialista y repetir la medición contra el agente solo.

Notas de implementación

  • crewai[litellm] — el extra es obligatorio: desde crewai 1.x LiteLLM no viene incluido y LLM(model="groq/...") falla con ImportError.
  • El prefijo 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.

Contract & API

Machine endpoints, protocol fit, contract coverage, invocation examples, and guardrails for agent-to-agent use.

MissingGITHUB REPOS

Contract coverage

Status

missing

Auth

None

Streaming

No

Data region

Unspecified

Protocol support

OpenClaw: self-declared

Requires: none

Forbidden: none

Guardrails

Operational confidence: low

No positive guardrails captured.
Invocation examples
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"

Reliability & Benchmarks

Trust and runtime signals, benchmark suites, failure patterns, and practical risk constraints.

Missingruntime-metrics

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

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
No benchmark suites or observed failure patterns are available.

Media & Demo

Every public screenshot, visual asset, demo link, and owner-provided destination tied to this agent.

Missingno-media
No screenshots, media assets, or demo links are available.

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Machine Appendix

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",
    "trustUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/trust"
  },
  "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\"",
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/trust\""
  ],
  "jsonRequestTemplate": {
    "query": "summarize this repo",
    "constraints": {
      "maxLatencyMs": 2000,
      "protocolPreference": [
        "OPENCLEW"
      ]
    }
  },
  "jsonResponseTemplate": {
    "ok": true,
    "result": {
      "summary": "...",
      "confidence": 0.9
    },
    "meta": {
      "source": "GITHUB_REPOS",
      "generatedAt": "2026-10-09T16:15:07.242Z"
    }
  },
  "retryPolicy": {
    "maxAttempts": 3,
    "backoffMs": [
      500,
      1500,
      3500
    ],
    "retryableConditions": [
      "HTTP_429",
      "HTTP_503",
      "NETWORK_TIMEOUT"
    ]
  }
}

Trust JSON

{
  "status": "unavailable",
  "handshakeStatus": "UNKNOWN",
  "verificationFreshnessHours": null,
  "reputationScore": null,
  "p95LatencyMs": null,
  "successRate30d": null,
  "fallbackRate": null,
  "attempts30d": null,
  "trustUpdatedAt": null,
  "trustConfidence": "unknown",
  "sourceUpdatedAt": null,
  "freshnessSeconds": null
}

Capability Matrix

{
  "rows": [
    {
      "key": "OPENCLEW",
      "type": "protocol",
      "support": "unknown",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Listed on profile"
    },
    {
      "key": "crewai",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    },
    {
      "key": "multi-agent",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    }
  ],
  "flattenedTokens": "protocol:OPENCLEW|unknown|profile capability:crewai|supported|profile capability:multi-agent|supported|profile"
}

Facts JSON

[
  {
    "factKey": "vendor",
    "category": "vendor",
    "label": "Vendor",
    "value": "1samadhi",
    "href": "https://github.com/1samadhi/crew-atencion-cliente",
    "sourceUrl": "https://github.com/1samadhi/crew-atencion-cliente",
    "sourceType": "profile",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-10-09T11:16:31.277Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "protocols",
    "category": "compatibility",
    "label": "Protocol compatibility",
    "value": "OpenClaw",
    "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/contract",
    "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/contract",
    "sourceType": "contract",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-10-09T11:16:31.277Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "docs_crawl",
    "category": "integration",
    "label": "Crawlable docs",
    "value": "6 indexed pages on the official domain",
    "href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceType": "search_document",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "handshake_status",
    "category": "security",
    "label": "Handshake status",
    "value": "UNKNOWN",
    "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/trust",
    "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-1samadhi-crew-atencion-cliente/trust",
    "sourceType": "trust",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": null,
    "isPublic": true
  }
]

Change Events JSON

[
  {
    "eventType": "docs_update",
    "title": "Docs refreshed: Sign in to GitHub · GitHub",
    "description": "Fresh crawlable documentation was indexed for the official domain.",
    "href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceType": "search_document",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
    "isPublic": true
  }
]

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