🧠 NeuraNetGes v1.5.12

Librería .NET empresarial para la orquestación unificada de Large Language Models (LLM), Agentic RAG y Sistemas de Enjambres Multi-Agente.

Diseñada para entornos de alta carga con soporte nativo de seguridad (Guardrails), persistencia en PostgreSQL y gestión asíncrona de contexto.

Novedades v1.5.12 — Blindaje de seguridad (Fase 1) + IChatClient

• IChatClient de Microsoft.Extensions.AI 🆕: llmService.AsChatClient(LLMProvider.Anthropic, "claude-sonnet-5") expone NeuraNetGes como cliente estándar del ecosistema .NET (Agent Framework, evals, middleware de telemetría/caching). Chat, streaming, structured output y usage de tokens; compatible con GuardedLLMService.
• Anti-ReDoS: todas las regex de Guards llevan ahora matchTimeout (250 ms) vía la fábrica GuardRegex — una entrada hostil bloquea la petición en vez de congelar el hilo.
• SafeLog.Redact(ex) 🆕: las excepciones de SDKs se redactan antes de loguearse (API keys, tokens, passwords) en 28 puntos de la librería.
• ToolExecutor corregido: GlobalTimeout y MaxParallelism de la política se respetan por fin; tope de 256 KB para argumentos de tools; JSON del LLM parseado con MaxDepth acotado.
• Fix importante de DI: las tools registradas con AddNeuraNetGesTools(configureTools) no llegaban al contenedor real (se configuraba un registry temporal descartado). Corregido.
• GenericRequest.Clone() 🆕: clonación completa centralizada (los guards ya no pierden ToolMetadata, NivelPensamiento ni imágenes adicionales).
• ⚠️ Cambios de comportamiento deliberados: documentos > 20 MB o conversiones > 30 s lanzan excepción (configurable en DocumentConversionOptions); claves de filtros JSONB con comillas, barras o ; se rechazan (letras/dígitos Unicode y espacios sí se admiten).
• Revisión cruzada post-implementación: el diff fue auditado por Codex y Google Antigravity y sus hallazgos (streams no posicionables en Azure, ChatOptions.Instructions, tope en ingesta directa, regex de conversores…) quedaron corregidos. Detalle y 56 tests nuevos: Documentación/12-implementacion-blindaje-2026.md.

Novedades v1.5.12 — Actualización de dependencias y hoja de ruta 2026

• 25+ paquetes actualizados a última versión estable (OpenAI 2.12.0, Anthropic 12.35.1, Google.GenAI 1.12.0, ReverseMarkdown 6.1.0, Microsoft.Extensions.* 10.0.9…), con migración al nuevo API de configuración de ReverseMarkdown 6.x en los tres conversores de documentos. Compilación con 0 warnings y sin vulnerabilidades.
• Aviso Anthropic: los modelos posteriores a Claude Opus 4.6 rechazan Temperature != 1.0 (error 400). La librería solo envía Temperature si se fija explícitamente en la petición.
• Ingesta de documentos blindada (hallazgo S3 de la auditoría): los conversores PDF/DOCX/HTML/Azure validan ahora el tamaño de entrada y aplican timeout por conversión. Nuevas opciones en DocumentConversionOptions: MaxInputSizeBytes (por defecto 20 MB; 0 o negativo = sin límite, lanza InvalidOperationException si se supera) y ConversionTimeout (por defecto 30 s; TimeSpan.Zero o negativo = sin timeout, lanza TimeoutException si vence). Cambios 100 % aditivos y retrocompatibles.
• Auditoría técnica completa con hallazgos verificados de seguridad y arquitectura: Documentación/10-auditoria-julio-2026.md.
• Plan de mejoras 2026 en 4 fases (blindaje de seguridad → IChatClient/OpenTelemetry/resiliencia → RAG híbrido con reranking → MCP y evals): Documentación/11-plan-de-mejoras-2026.md.

Novedades v1.5.9 — Multi-Agent SDK Avanzado

Seis piezas nuevas que extienden el patrón Agent-As-A-Tool original sin breaking changes:

• Argumentos tipados — TypedAgentBuilder.CreateTypedToolFromAgent permite definir un JSON Schema arbitrario para el sub-agente (no solo {query}) y un PromptBuilder que materializa los argumentos al prompt natural.
• Handoff con historial conversacional — HistoryProvider opcional en TypedAgentBuilder: el sub-agente arranca con los mensajes previos que se le inyecten antes de su nuevo turno.
• Memoria persistente por agente — StatefulAgentBuilder.CreateStatefulToolFromAgent envuelve un sub-agente sobre IConversacionManager: cada uno tiene su propia conversación PostgreSQL y se beneficia de Memory 3.0 (condensación asíncrona).
• Métricas agregadas jefe + sub-agentes — IAgentMetricsAggregator thread-safe (basado en ConcurrentQueue). Resuelto vía DI o pasado explícitamente al builder. Reporta tokens, latencia, fallos y desglose por agente.
• Grafos DAG explícitos (tipo LangGraph) — AgentGraph + AgentGraphRunner con orden topológico (Kahn), paralelismo automático por nivel, ramas condicionales, política FailFast o ejecución parcial, e integración con métricas.
• Salvaguarda anti-bucles A→B→A — AgentCallStackTracker detecta ciclos (case-insensitive) y profundidad excesiva (MaxDepth = 10) antes de gastar un solo token. Activo por defecto en los tres builders.

Manual técnico completo en Documentación/09-multi-agent-sdk-avanzado.md.

Compatibilidad: la firma original AgentBuilder.CreateToolFromAgent(name, desc, llm, blueprint) no cambia, pero ahora reporta automáticamente al aggregator del DI y aplica el call-stack tracker. 30 tests unitarios nuevos en NeuraNetGes.Tests/Tools/MultiAgent/.

Novedades v1.5.0 (docs)

• Documentación /docs completamente actualizada a v1.5.0: versiones SDK, Azure migration (Azure.AI.Extensions.OpenAI), Spark/BGE-M3, Extended Thinking GA, streaming Anthropic, AzureContentSafetyGuard, CountTokensAsync y tabla de compatibilidad ampliada.

Novedades v1.5.0

• Anthropic streaming real: ChatCompletionStreamAsync usa ahora CreateStreaming() del SDK 12.10+ para emitir tokens en tiempo real (antes usaba un fallback síncrono). Los ThinkingDelta se filtran automáticamente.
• Extended Thinking GA en Claude: Soporte completo de NivelDePensamiento con ThinkingConfigEnabled (Mínimo=1024t, Medio=8000t, Máximo=20000t) y ThinkingConfigAdaptive. Ya en la API estable del SDK (sin .Beta).
• Tokenizador Claude nativo: CountTokensAsync usa el tokenizador oficial de Claude de SharpToken 2.0.6 (encoding "claude") en lugar de la estimación length/3.5.
• Gemini server-side tool invocations: Activado IncludeServerSideToolInvocations para recibir resultados de tools MCP server-side, Google Search y Code Execution.
• Actualización SDK Azure Foundry: Migrado de Azure.AI.Projects.OpenAI (deprecado) a Azure.AI.Extensions.OpenAI 2.0.0 GA. Método GetProjectOpenAIClient() → propiedad ProjectOpenAIClient.
• Todos los SDKs de proveedores actualizados a sus últimas versiones estables (OpenAI 2.10.0, Google.GenAI 1.6.1, Anthropic 12.11.0, Azure.AI.Projects 2.0.0).

Novedades v1.4.0

• Spark BGE-M3 como proveedor RAG: Nuevo RagEmbeddingProvider.Spark que integra BGE-M3 (1024 dims) en el pipeline RAG a coste cero via hardware local.
• Agentic RAG: Búsqueda vectorial activa donde el LLM decide qué investigar.
• Multi-Agent SDK: Crea enjambres donde un LLM puede delegar tareas a otros sub-LLMs especializados.
• Guardrails de Seguridad: Protección contra inyecciones de prompt, PII y fugas de secretos.
• Memory 3.0: Condensación asíncrona de contexto para mantener costes bajos en chats largos.

🚀 ¿Qué es NeuraNetGes?

NeuraNetGes es más que un simple cliente para APIs de IA. Es un Framework de Orquestación que permite construir aplicaciones inteligentes, seguras y escalables utilizando los mejores proveedores del mercado (OpenAI, Gemini, Anthropic, Grok, Groq, Azure Foundry y Spark) bajo una única interfaz unificada.

Proveedores de Embeddings RAG

📖 Índice de Documentación Técnica

Para profundizar en cada módulo, consulta nuestras guías detalladas en el directorio /docs:

1. Arquitectura General: Visión de alto nivel y diseño del sistema.
2. Módulo LLM: Cómo conectar con OpenAI, Gemini, Anthropic, Grok y Azure Foundry.
3. Seguridad y Guardrails: Blindaje de prompts y validación de salidas.
4. Gestión de Contexto: Persistencia en DB y optimización de memoria.
5. Motor de Herramientas (Tools): Ejecución de funciones C# y Tool Calling.
6. Sistema RAG (Vectorial): Embeddings, pgvector y recuperación semántica.
7. Guía de Integración RAG: Manual paso a paso para configurar tu Base de Conocimientos.
8. Multi-Agent SDK (Swarm): Cómo crear enjambres de agentes colaborativos.
9. Posibilidades del RAG: Casos de uso avanzados y estrategias de recuperación.
10. SparkClient: Cliente .NET para los 5 servicios del Nvidia Spark: Chat RAG (Qwen3.5-122B), Embeddings (BGE-M3), Reranker, NER y Chatbot multimodal (Gemma 4 E2B).
11. Multi-Agent SDK Avanzado: Argumentos tipados, handoff con historial, memoria persistente, métricas agregadas, grafos DAG y salvaguarda anti-bucles.

🖥️ Gesgocom.SparkClient — Hardware Local (Nvidia Spark)

Gesgocom.SparkClient es el cliente .NET para los cinco servicios de IA desplegados en hardware propio (Nvidia Spark vía Tailscale). Disponible como NuGet independiente:

dotnet add package Gesgocom.SparkClient

// Sin DI — todos los servicios de un golpe
var spark = new SparkClient();  // host por defecto: http://spark-a4ce

var reply  = await spark.Chat.CompleteAsync([SparkChatMessage.User("Explica el RGPD")]);
var vecs   = await spark.Embedding.EmbedBatchAsync(["texto1", "texto2"]);
var ranked = await spark.Reranker.RerankAsync("contrato menor", docs, topN: 5);
var ents   = await spark.Ner.AnalyzeAsync("Ana García trabaja en Madrid.");
var vision = await spark.Chatbot.CompleteAsync([SparkChatMessage.UserWithImage("¿Qué ves?", imageUrl)]);

Consulta la guía completa del SparkClient para uso con DI, timeouts, streaming, tool calling y mensajes multimodales.

🛠️ Inicio Rápido

1. Instalación

dotnet add package Gesgocom.NeuraNetGes

2. Configuración Mínima

builder.Services.AddNeuraNetGes(options => {
    options.OpenAIApiKey = "tu_clave";
    options.AnthropicApiKey = "tu_clave";
    options.AzureFoundryEndpoint = "https://tu-endpoint.models.ai.azure.com";
    
    // (Opcional) Extracción avanzada de PDFs con Azure Document Intelligence
    options.AzureDocumentIntelligenceEndpoint = "https://tu-document-intelligence.cognitiveservices.azure.com";
});

3. Tu primer Agente con Herramientas

var request = new GenericRequest {
    Model = "gpt-5-mini",
    Prompt = "¿Qué hora es en Madrid?",
    ToolsEnabled = true
};

// Registro automático de herramientas estándar (Reloj, Disco Duro, etc.)
_toolRegistry.RegisterStandardTools();

var response = await _llmService.ChatCompletionAsync(request);
Console.WriteLine(response.Content);

🎯 ¿Por qué elegir NeuraNetGes?

📄 Licencia y Contribución

Este proyecto es propiedad de Gescom. Para más detalles sobre cambios recientes, consulta el CHANGELOG.md.

"Construyendo el futuro de la IA agéntica en .NET"