ia-agent-dotnet 0.7.0

IA Agent para Generación de Pruebas Unitarias .NET - Sistema multi-agente inteligente

IA Agent para Generación de Pruebas Unitarias .NET

Un sistema multi-agente de IA avanzado con capacidades de memoria y herramientas externas (ReAct) especializado en la generación automática de pruebas unitarias para APIs REST desarrolladas en .NET.

🚀 Instalación Rápida

# Instalar desde PyPI
pip install ia-agent-dotnet

# Configurar el agente (una sola vez)
ia-agent-config

# ¡Listo para usar! (Descubre proyectos automáticamente)
ia-agent

🚀 Características Principales

• 🤖 Sistema Multi-Agente: Colaboración inteligente entre agentes especializados
• 🔍 Descubrimiento Automático: Detecta proyectos .NET automáticamente en el directorio actual
• 🎯 Selección Interactiva: Interfaz amigable para seleccionar proyectos
• 🧠 Memoria Persistente: Recuerda conversaciones y contexto entre sesiones
• 🛠️ Herramientas Externas: Ejecuta código y busca documentación automáticamente
• 🔄 Patrón ReAct: Razonamiento y actuación iterativa para decisiones autónomas
• 🎯 Especialización: Agentes especializados en análisis, generación, validación y optimización
• 📊 Soporte Multi-Framework: xUnit, NUnit, MSTest
• ⚡ Ejecución Windows: CLI optimizada para terminal de comandos

🏗️ Arquitectura

El sistema utiliza LangChain para capacidades ReAct individuales y AutoGen para colaboración entre agentes especializados:

• Agente Analista: Analiza código .NET y extrae información
• Agente Generador: Genera código de pruebas y templates
• Agente Validador: Valida código y ejecuta pruebas
• Agente Optimizador: Optimiza pruebas y sugiere mejoras
• Agente Coordinador: Coordina tareas y gestiona flujos de trabajo

🔧 Configuración

Configuración Global (Recomendado)

# Configurar el agente una sola vez
ia-agent-config

# Ver configuración actual
ia-agent-config --status

Proveedores de IA Disponibles

• DeepSeek (Recomendado) - Especializado en programación, más económico
• Gemini - Google AI, bueno para análisis general
• OpenAI - Estándar de la industria, más caro

💡 Nota: La configuración se guarda globalmente y se aplica a todos tus proyectos. No necesitas archivos .env en cada proyecto.

🎯 Uso Básico

Comandos Principales

# Descubrir y analizar proyectos automáticamente (NUEVO)
ia-agent

# Ver ayuda del agente
ia-agent --help

# Analizar un proyecto específico (opcional)
ia-agent --project-path ./mi-proyecto

# Configurar el agente
ia-agent-config

# Ver estado de configuración
ia-agent-config --status

Ejemplos de Uso

# Descubrir proyectos en directorio actual (RECOMENDADO)
ia-agent

# Analizar proyecto específico
ia-agent --project-path ./src/MyProject

# Ver logs detallados
ia-agent --log-level DEBUG

🔍 Descubrimiento Automático de Proyectos

El agente ahora detecta automáticamente todos los proyectos .NET en el directorio actual:

# Navega a tu directorio de proyecto
cd ./mi-proyecto-dotnet

# Ejecuta el agente (descubre automáticamente)
ia-agent

El agente mostrará:

• 📁 Lista de proyectos .NET encontrados
• 🎯 Tipo de proyecto (Web API, Console, Library, Test)
• 🔧 Framework objetivo (.NET 8.0, etc.)
• 📦 Paquetes NuGet utilizados
• 🎯 Opción de selección interactiva

📋 Requisitos del Sistema

• Sistema Operativo: Windows 10/11 (64-bit), Linux, macOS
• Python: 3.11 o superior
• .NET SDK: 8.0 o superior (para proyectos .NET)
• Memoria RAM: 8GB mínimo, 16GB recomendado
• Conexión a Internet: Para APIs de IA
• API Key: DeepSeek, Gemini o OpenAI

📚 Documentación

• 📖 Guía de Usuario
• 🔧 Guía de Desarrollador
• 🚀 Guía de Despliegue
• 🏗️ Arquitectura del Sistema
• 🔍 Referencia de API
• ❓ Solución de Problemas

🛠️ Desarrollo

Instalación para Desarrollo

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/Lopand-Solutions/ia-agent-to-unit-test-api-rest.git
cd ia-agent-to-unit-test-api-rest

# Crear entorno virtual
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
# source venv/bin/activate  # Linux/Mac

# Instalar en modo desarrollo
pip install -e .

Contribuir

1. Fork el repositorio
2. Crear rama de feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Crear Pull Request

📊 Estado del Proyecto

✅ Fases Completadas

Fase 1: Análisis y Diseño ✅

• Estructura del proyecto creada
• Dependencias configuradas
• Repositorio Git inicializado
• Archivos de configuración creados
• Requisitos documentados
• Arquitectura diseñada

Fase 2: Desarrollo del Sistema Multi-Agente ✅

• Agentes especializados implementados
• Sistema de memoria vectorial
• Herramientas .NET integradas
• CLI básico funcional
• Sistema de logging implementado

Fase 3: Funcionalidades Avanzadas ✅

• Suite de testing completa
• Mejoras de IA implementadas
• Sistema de monitoreo
• Documentación de API
• Optimizaciones de rendimiento

Fase 4: Optimización y Despliegue ✅

• Sistema de configuración robusto
• Manager de memoria optimizado
• Optimizador de rendimiento
• Manejador de errores avanzado
• Configuración Docker completa
• Scripts de despliegue automatizado
• Validador de producción

Fase 5: Documentación Final y Entrega ✅

• Guía de usuario completa
• Guía de desarrollador
• Guía de despliegue
• Documentación de API
• Guía de solución de problemas
• Changelog del proyecto
• Licencia MIT

🎯 Versión Actual: v0.7.0

• Estado: ✅ DISPONIBLE EN PyPI
• Funcionalidades: Sistema multi-agente con descubrimiento automático de proyectos
• Nuevo: 🔍 Descubrimiento automático y selección interactiva de proyectos .NET
• Configuración: Global y automática (sin archivos .env)
• Proveedores: DeepSeek, Gemini, OpenAI
• Documentación: Guías completas y API reference

🤝 Soporte

• GitHub Issues: Reportar bugs y solicitar features
• Documentación: Guías completas en el directorio docs/
• PyPI: ia-agent-dotnet

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

🙏 Agradecimientos

• LangChain - Framework para agentes con capacidades ReAct
• AutoGen - Framework para colaboración multi-agente
• DeepSeek - IA especializada en programación
• Google Gemini - Google AI para análisis general
• OpenAI - APIs de IA para generación de código
• Comunidad .NET por las mejores prácticas de testing

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Desarrollado con ❤️ para la comunidad .NET