Dxrk — Memory local-first en 30 segundos. 42 agentes, 1 comando.

Ecosistema, Frameworks y Workflows para agentes de IA — DxrkMemory 2.0 stdlib-only (sin chromadb, sin onnx)

Qué es Dxrk

Dxrk es un configurador y orquestador de ecosistemas para agentes de IA. En un solo comando instala, configura y sincroniza 42 agentes de IA, memoria persistente, skills curadas, servidores MCP y conmutador de modelos para tu stack de desarrollo completo.

30s: install → mine → query. Sin API keys, sin Docker, offline.

30s Quickstart

uv tool install dxrk && dxrk-py init          # 1) instala + detecta 42 agentes
uv run python -c "from dxrk.memory import Palace; print(Palace('~/.dxrk/palace').search('hybrid BM25', n_results=5))"  # 2) indexa + busca (FTS5 trigram+WAL, BM25, <50ms cold)
dxrk-py query "¿qué arquitectura decidimos para memoria?"  # 3) CLI query — Graph temporal + AAAK 600–900 tok

Por qué DxrkMemory 2.0: sqlite3 FTS5 trigram→porter→unicode61 + BM25 híbrido, Graph temporal valid_from/valid_to, AAAK 600–900 tok wake-up, Palace locks ~/.dxrk/locks 900s — ver docs/memory.md · docs/MIGRATION_3.3.5_3.7.1.md · docs/dx.md

• 🐍 Python 3.13+ con TUI moderna basada en Textual
• 🤖 Configura 42 agentes con un solo comando
• 🧠 DxrkMemory 2.0 — Flagship local-first stdlib-only (sin chromadb, sin onnx) — sqlite3 FTS5 trigram+WAL, 13 módulos 4652 LOC, hybrid BM25, Palace locks, Graph temporal, dialecto AAAK, wake-up 600–900 tok (paridad mempalace 3.7.1) — ver docs/memory.md
• ⚡ Conmutador de proveedores y modelos con perfiles cheap / balanced / quality

Instalación

Requisito: Python 3.13+

pip install dxrk

También disponible vía uv:

uv tool install dxrk

Desde el código fuente:

git clone https://github.com/Dxrk777/Dxrk.git
cd Dxrk
uv sync --all-extras
uv run dxrk-py --help

Uso rápido

# Instala y configura un agente con el preset completo
dxrk-py install --agent claude-code --preset full-dxrk

# Consulta tu memoria persistente
dxrk-py query "¿qué arquitectura decidimos para el módulo de memoria?"

# Cambia de proveedor de modelos
dxrk-py sync --profile cheap:openrouter/qwen/qwen3-30b-a3b:free

# Asigna modelos por fase de desarrollo
dxrk-py sync --profile-phase cheap:sdd-design:anthropic/claude-sonnet-4-20250514

Por qué Dxrk

Agentes soportados (42)

Características

• 🧠 DxrkMemory 2.0 — Flagship top1 local-first stdlib-only — dxrk/memory 13 archivos 4652 LOC sqlite3 FTS5 trigram+WAL sin chromadb/sin onnx/sin numpy; chr-join LEGACY dxrk_drawers compat, 0 traces engram/mempal (979 reemplazos + 7 git mv), fidelity 3.7.1 (388 files / 50+ commits 359c579): re-mine honesty 1654cd2/759b8f1, FIFO O_NONBLOCK+S_ISREG db29959, orphan lock reap 27212e5 ~/.dxrk/locks 900 s, since/before 5036e3c pool 3×/15×, SIGTERM. Hybrid BM25 + closet boost, Graph temporal valid_from/valid_to+as_of, dialecto AAAK compress/decode, Layers wake-up 600–900 tok (L0 100 + L1 500–800) — docs/memory.md · docs/MIGRATION_3.3.5_3.7.1.md · from dxrk.memory import AgentMemory, Palace, KnowledgeGraph — verif. uv run pytest tests/test_memory.py -q 19 passed
• ✅ Spec-Driven Development — workflow completo con /sdd-init, skill registry, hooks y permisos
• ✅ Skills curadas — dxrk-py skill-registry refresh
• ✅ 35+ servidores MCP — configurables vía .mcp.json
• ✅ Conmutador de modelos — perfiles cheap / balanced / quality con asignación por fase (sdd-design, spec, tasks)
• ✅ TUI Textual — detección de agentes instalados en tiempo real
• ✅ Workflows Git — conventional commits, PRs con revisión automática y keybindings

Estructura del proyecto

dxrk/
├── agents/          # Adaptadores para 42 agentes de IA
├── cli/             # Interfaz de línea de comandos
├── commands/        # Comandos disponibles (/commit, /branch, ...)
├── config/          # Configuración, perfiles y feature flags
├── memory/          # DxrkMemory 2.0 flagship stdlib-only 13 módulos 4652 LOC — Palace+sqlite FTS5+Graph+Layers+AAAK+miner (ver docs/memory.md)
├── rag/             # RAG local (chunking, indexado, consulta)
├── security/        # Permisos y verificación de seguridad
├── tools/           # Herramientas de detección y utilidades
├── tui/             # Interfaz de terminal con Textual
├── mcp/             # Servidores MCP configurables
├── autonomy/        # Evolución de prompts, aprendizaje y verificación
├── scholar/         # Búsqueda académica y citas
└── utils/           # Utilidades compartidas

Desarrollo

uv sync --all-extras          # Instala dependencias incl. dev
uv run pytest                 # 2760+ tests
uv run --with mypy mypy dxrk/ # Verificación de tipos

FAQ

¿Necesito un agente específico para usar Dxrk? No. Dxrk configura tu ecosistema completo; úsalo con los agentes que ya tienes instalados.

¿Dxrk guarda mis datos? La memoria es local y persistente; los proveedores de modelos se configuran con tus propias API keys.

¿Funciona en Windows? Sí, macOS, Linux y Windows (ver platforms.md).

¿Cómo cambio de modelo en mitad de un proyecto? dxrk-py sync --profile <perfil> y Dxrk actualiza la configuración de todos los agentes.

Roadmap

• v0.2.0 — Pipeline de entrenamiento ML, pre-commit hooks y Dependabot
• v0.5.0 — Marketplace de plugins
• v1.0.0 — Multi-tenant y estabilización de API

Documentación

Licencia

MIT

DXRK // BEYOND LIMITS