Búsqueda web con DuckDuckGo, sin API key

Primera tool del agente. No depende del modelo, así que se puede usar y
verificar de punta a punta antes de que exista el modelo propio.

Sobre el endpoint: la API oficial de DuckDuckGo ("Instant Answer") no sirve
para esto — responde definiciones y fichas de entidades, y para una consulta
normal devuelve 200 con el cuerpo vacío. Los resultados web reales solo están
en el endpoint lite, que no es una API con contrato: el HTML puede cambiar y
hay límite de tasa. Por eso el backend está detrás de una interfaz y queda
implementado también SearxNG autoalojado, que es un cambio de una línea de
config cuando haga falta.

Decisiones:

- Presupuesto de contexto explícito: con seq_len 2048 los resultados compiten
  con la memoria recuperada y el turno del usuario, así que se devuelven cinco
  recortados en vez de diez completos.
- Las redirecciones /l/?uddg= se desenvuelven al destino real: guardarlas
  ensuciaría la memoria episódica, donde dos búsquedas a la misma página
  parecerían páginas distintas.
- Caché con TTL, que es de comportamiento y no de rendimiento: en una casa las
  mismas preguntas se repiten muchas veces por día.
- Sin resultados devuelve "Sin resultados." en vez de vacío, para que el modelo
  pueda decir que no encontró nada en lugar de inventar.

Se quitan Brave y Tavily de .env.example: ya no hay credenciales que gestionar
ni un tercero al que informarle qué busca la familia.

23 tests nuevos (71 en total), contra una respuesta real guardada como fixture:
el parser es lo que se rompe cuando cambia el markup, y tiene que fallar en la
suite y no en producción. Ningún test sale a internet.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-07-27 23:15:13 -03:00
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+5
View File
@@ -0,0 +1,5 @@
"""Runtime del agente: independiente del modelo detrás de una interfaz.
Se desarrolla y se prueba antes de que el modelo propio esté entrenado, y
después se cambia el backend de generación por config.
"""
+10
View File
@@ -0,0 +1,10 @@
"""Catálogo de herramientas.
Cada tool declara su esquema, el permiso que requiere y de qué base saca sus
valores enumerados. Agregar un dispositivo es agregar filas a una base; agregar
una clase de dispositivo es agregar un módulo acá.
Los módulos se importan directamente (`from enlace.agent.tools.search import
WebSearch`) y no se reexportan acá: varios son ejecutables con `python -m`, y
reexportarlos hace que se importen dos veces.
"""
+292
View File
@@ -0,0 +1,292 @@
"""Búsqueda web. Sin API key y sin cuenta en ningún servicio.
Se usa DuckDuckGo por su endpoint ligero, que devuelve resultados web sin
credenciales. Dos aclaraciones sobre por qué está hecho así:
- La API oficial de DuckDuckGo (api.duckduckgo.com, "Instant Answer") no
sirve acá: responde definiciones y fichas de entidades, y para una consulta
normal devuelve 200 con el cuerpo vacío. Los resultados web reales solo
están en el endpoint lite/html.
- Ese endpoint no es una API con contrato: el HTML puede cambiar y hay límite
de tasa. Por eso el backend está detrás de una interfaz y hay una
implementación alternativa contra SearxNG autoalojado, que sí es estable y
no depende de terceros. Cambiar de una a otra es una línea de config.
El resultado se normaliza y se recorta con un presupuesto de caracteres: con un
modelo chico y 2048 tokens de contexto, volcarle diez resultados completos es
peor que darle tres buenos.
"""
from __future__ import annotations
import html
import json
import re
import time
import urllib.error
import urllib.parse
import urllib.request
from dataclasses import dataclass
from typing import Protocol
# Un navegador real: el endpoint lite rechaza clientes sin User-Agent.
_USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125 Safari/537.36"
_RE_LINK = re.compile(
r"<a[^>]*?href=[\"'](?P<url>[^\"']+)[\"'][^>]*?class=['\"]result-link['\"][^>]*?>"
r"(?P<title>.*?)</a>",
re.DOTALL | re.IGNORECASE,
)
_RE_SNIPPET = re.compile(
r"class=['\"]result-snippet['\"][^>]*>(?P<snippet>.*?)</td>", re.DOTALL | re.IGNORECASE
)
_RE_TAGS = re.compile(r"<[^>]+>")
_RE_SPACES = re.compile(r"\s+")
class SearchError(RuntimeError):
"""La búsqueda no se pudo completar. El agente responde que no pudo buscar."""
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class SearchResult:
title: str
url: str
snippet: str
def render(self, max_chars: int) -> str:
"""Una línea compacta para inyectar en el contexto del modelo."""
cuerpo = self.snippet[:max_chars].rstrip()
return f"{self.title}{cuerpo} ({self.url})"
def _clean(raw: str) -> str:
"""Quita etiquetas, resuelve entidades y colapsa espacios."""
return _RE_SPACES.sub(" ", html.unescape(_RE_TAGS.sub("", raw))).strip()
def _unwrap_redirect(url: str) -> str:
"""DuckDuckGo a veces envuelve el destino en /l/?uddg=<url>.
Guardar la redirección en vez del destino ensucia la memoria episódica y
hace imposible reconocer que dos búsquedas llegaron a la misma página.
"""
if "uddg=" not in url:
return url if url.startswith("http") else f"https:{url}" if url.startswith("//") else url
query = urllib.parse.urlparse(url if url.startswith("http") else f"https:{url}").query
destino = urllib.parse.parse_qs(query).get("uddg", [])
return destino[0] if destino else url
def parse_duckduckgo_html(body: str, max_results: int) -> list[SearchResult]:
"""Extrae los resultados del HTML del endpoint lite.
Está separado de la red a propósito: es la parte que se rompe cuando
DuckDuckGo cambia el markup, y se testea contra una respuesta real guardada
en tests/fixtures/ sin salir a internet.
"""
enlaces = list(_RE_LINK.finditer(body))
fragmentos = [m.group("snippet") for m in _RE_SNIPPET.finditer(body)]
resultados: list[SearchResult] = []
for i, enlace in enumerate(enlaces):
titulo = _clean(enlace.group("title"))
url = _unwrap_redirect(html.unescape(enlace.group("url")))
if not titulo or not url.startswith("http"):
continue
# Los snippets vienen en el mismo orden que los enlaces, pero puede
# faltar alguno: se empareja por posición y se tolera la ausencia.
snippet = _clean(fragmentos[i]) if i < len(fragmentos) else ""
resultados.append(SearchResult(title=titulo, url=url, snippet=snippet))
if len(resultados) >= max_results:
break
return resultados
class SearchBackend(Protocol):
def search(self, query: str, max_results: int) -> list[SearchResult]: ...
class DuckDuckGoBackend:
"""Endpoint lite de DuckDuckGo. Sin clave, sin cuenta, sin terceros."""
name = "duckduckgo"
ENDPOINT = "https://lite.duckduckgo.com/lite/"
def __init__(
self,
region: str = "es-es",
timeout: float = 10.0,
retries: int = 2,
backoff: float = 1.5,
) -> None:
self.region = region
self.timeout = timeout
self.retries = retries
self.backoff = backoff
def search(self, query: str, max_results: int) -> list[SearchResult]:
datos = urllib.parse.urlencode({"q": query, "kl": self.region}).encode()
request = urllib.request.Request(
self.ENDPOINT, data=datos, headers={"User-Agent": _USER_AGENT}
)
ultimo: Exception | None = None
for intento in range(self.retries + 1):
try:
with urllib.request.urlopen(request, timeout=self.timeout) as respuesta:
body = respuesta.read().decode("utf-8", errors="replace")
return parse_duckduckgo_html(body, max_results)
except (urllib.error.URLError, TimeoutError, OSError) as exc:
ultimo = exc
if intento < self.retries:
# Espera creciente: el endpoint limita por tasa y reintentar
# de inmediato solo empeora el bloqueo.
time.sleep(self.backoff * (intento + 1))
raise SearchError(f"DuckDuckGo no respondió tras {self.retries + 1} intentos: {ultimo}")
class SearxNGBackend:
"""SearxNG autoalojado: la opción estable y sin depender de terceros.
Es el destino natural cuando el endpoint lite empiece a fallar o cuando el
volumen de consultas de la casa lo justifique. SearxNG puede agregar
DuckDuckGo entre sus fuentes, así que el resultado es equivalente.
"""
name = "searxng"
def __init__(self, base_url: str, timeout: float = 10.0, language: str = "es") -> None:
self.base_url = base_url.rstrip("/")
self.timeout = timeout
self.language = language
def search(self, query: str, max_results: int) -> list[SearchResult]:
url = f"{self.base_url}/search?" + urllib.parse.urlencode(
{"q": query, "format": "json", "language": self.language}
)
request = urllib.request.Request(url, headers={"User-Agent": _USER_AGENT})
try:
with urllib.request.urlopen(request, timeout=self.timeout) as respuesta:
payload = json.loads(respuesta.read())
except (urllib.error.URLError, TimeoutError, OSError, json.JSONDecodeError) as exc:
raise SearchError(f"SearxNG en {self.base_url} no respondió: {exc}") from None
return [
SearchResult(
title=_clean(item.get("title", "")),
url=item.get("url", ""),
snippet=_clean(item.get("content", "")),
)
for item in payload.get("results", [])[:max_results]
]
class WebSearch:
"""Tool de búsqueda: backend + presupuesto de contexto + caché.
La caché no es una optimización de rendimiento sino de comportamiento: en
una casa las mismas preguntas se repiten muchas veces por día, y repetir la
consulta externa no aporta nada. La versión persistente vive después en la
memoria episódica; esta es en memoria y por proceso.
"""
def __init__(
self,
backend: SearchBackend,
max_results: int = 5,
snippet_chars: int = 240,
cache_ttl: float = 300.0,
) -> None:
self.backend = backend
self.max_results = max_results
self.snippet_chars = snippet_chars
self.cache_ttl = cache_ttl
self._cache: dict[str, tuple[float, list[SearchResult]]] = {}
def search(self, query: str) -> list[SearchResult]:
query = query.strip()
if not query:
raise SearchError("la consulta está vacía")
ahora = time.monotonic()
entrada = self._cache.get(query)
if entrada is not None and ahora - entrada[0] < self.cache_ttl:
return entrada[1]
resultados = self.backend.search(query, self.max_results)
self._cache[query] = (ahora, resultados)
return resultados
def render(self, query: str) -> str:
"""Bloque de texto listo para inyectar como resultado de la tool.
Se numera y se recorta: el modelo tiene que poder citar "el segundo
resultado" y el bloque entero tiene que entrar en el presupuesto de
contexto sin desplazar la memoria ni el turno del usuario.
"""
resultados = self.search(query)
if not resultados:
return "Sin resultados."
return "\n".join(
f"{i}. {r.render(self.snippet_chars)}" for i, r in enumerate(resultados, 1)
)
def build_backend(config) -> SearchBackend:
"""Construye el backend declarado en la config del agente."""
if config.backend == "duckduckgo":
return DuckDuckGoBackend(
region=config.region,
timeout=config.timeout,
retries=config.retries,
)
if config.backend == "searxng":
if not config.searxng_url:
raise SearchError(
"backend searxng sin searxng_url: definí ENLACE_SEARXNG_URL en .env"
)
return SearxNGBackend(
base_url=config.searxng_url, timeout=config.timeout, language=config.language
)
raise SearchError(f"backend de búsqueda desconocido: {config.backend}")
def build_search(config) -> WebSearch:
"""Tool de búsqueda completa a partir de la config del agente."""
return WebSearch(
backend=build_backend(config),
max_results=config.max_results,
snippet_chars=config.snippet_chars,
cache_ttl=config.cache_ttl,
)
def main() -> int:
"""`python -m enlace.agent.tools.search "<consulta>"`
Sirve para verificar la búsqueda sin el modelo: es la única parte del agente
que se puede probar de punta a punta antes de que exista el modelo propio.
"""
import sys
from enlace.config.load import ConfigError, load_agent_config
consulta = " ".join(sys.argv[1:]).strip()
if not consulta:
print('uso: python -m enlace.agent.tools.search "<consulta>"', file=sys.stderr)
return 2
try:
cfg = load_agent_config()
tool = build_search(cfg.search)
print(f"[{tool.backend.name}] {consulta}\n")
print(tool.render(consulta))
except (SearchError, ConfigError) as exc:
print(f"[enlace] {exc}", file=sys.stderr)
return 1
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
+6 -1
View File
@@ -4,25 +4,30 @@ Todo hiperparámetro, ruta y umbral vive en `configs/*.yaml`, se compone por
capas y se valida con pydantic antes de que arranque cualquier proceso largo.
"""
from enlace.config.load import load_config, load_config_from_argv
from enlace.config.load import load_agent_config, load_config, load_config_from_argv
from enlace.config.schema import (
AgentConfig,
Config,
DataConfig,
HardwareConfig,
ModelConfig,
OptimizerConfig,
ScheduleConfig,
SearchConfig,
TrainConfig,
)
__all__ = [
"AgentConfig",
"Config",
"DataConfig",
"HardwareConfig",
"ModelConfig",
"OptimizerConfig",
"ScheduleConfig",
"SearchConfig",
"TrainConfig",
"load_agent_config",
"load_config",
"load_config_from_argv",
]
+35 -1
View File
@@ -15,7 +15,7 @@ from typing import Any
from omegaconf import DictConfig, OmegaConf
from enlace.config.schema import Config
from enlace.config.schema import AgentConfig, Config
# Familias de capas que puede declarar un YAML raíz, en el orden en que se
# fusionan. El orden solo importa para los mensajes de error.
@@ -100,6 +100,40 @@ def load_config(path: str | Path, overrides: list[str] | None = None) -> Config:
raise ConfigError(f"config inválida ({path}):\n{exc}") from None
def load_agent_config(
path: str | Path | None = None, overrides: list[str] | None = None
) -> AgentConfig:
"""Carga la config del runtime del agente.
Es un árbol aparte del de entrenamiento: el agente no necesita saber nada
del optimizador ni del schedule. Los valores que salen de `.env` se resuelven
con `${oc.env:...}`, así que los secretos y las URLs de la instalación nunca
entran en un archivo commiteado.
"""
if path is None:
path = Path(__file__).resolve().parents[2] / "configs" / "agent" / "tools.yaml"
path = Path(path)
if not path.is_file():
raise ConfigError(f"no existe el archivo de config: {path}")
merged = _load_yaml(path)
if overrides:
merged = OmegaConf.merge(merged, OmegaConf.from_dotlist(list(overrides)))
data = OmegaConf.to_container(merged, resolve=True)
assert isinstance(data, dict)
# OmegaConf devuelve cadena vacía cuando la variable de entorno no está
# definida; para pydantic eso tiene que ser ausencia, no un valor vacío.
search = data.get("search")
if isinstance(search, dict) and search.get("searxng_url") == "":
search["searxng_url"] = None
try:
return AgentConfig.model_validate(data)
except Exception as exc:
raise ConfigError(f"config de agente inválida ({path}):\n{exc}") from None
def load_config_from_argv(argv: list[str] | None = None) -> Config:
"""`prog config.yaml [clave.sub=valor ...]`, para los entrypoints."""
args = list(sys.argv[1:] if argv is None else argv)
+41
View File
@@ -201,6 +201,47 @@ class TrainConfig(_Base):
return self
class SearchConfig(_Base):
"""Búsqueda web. Sin API key: DuckDuckGo no exige credenciales.
`searxng` existe como alternativa autoalojada para cuando el endpoint de
DuckDuckGo falle o el volumen de consultas lo justifique; cambiar de backend
es cambiar este campo.
"""
backend: Literal["duckduckgo", "searxng"] = "duckduckgo"
region: str = "es-es"
language: str = "es"
max_results: int = Field(default=5, gt=0, le=20)
# Presupuesto de contexto: con seq_len 2048 hay que elegir entre resultados
# de búsqueda, memoria recuperada y el turno del usuario. Diez resultados
# completos desplazan todo lo demás.
snippet_chars: int = Field(default=240, gt=0)
timeout: float = Field(default=10.0, gt=0)
retries: int = Field(default=2, ge=0)
cache_ttl: float = Field(default=300.0, ge=0)
searxng_url: str | None = None
@model_validator(mode="after")
def _check_backend(self) -> SearchConfig:
if self.backend == "searxng" and not self.searxng_url:
raise ValueError(
"search.backend='searxng' exige searxng_url "
"(definí ENLACE_SEARXNG_URL en .env)."
)
return self
class AgentConfig(_Base):
"""Config del runtime del agente, independiente del entrenamiento.
El agente corre contra el modelo entrenado pero no necesita nada de la
config de entrenamiento: se cargan por separado.
"""
search: SearchConfig = SearchConfig()
class Config(_Base):
"""Config raíz: la composición de todas las capas."""