🧠 Agente Híbrido NVIDIA Nemotron

🏗 Diagrama de Arquitectura

🐍 Core Python: Nemotron + HF Skills + NumPy SVE

# orchestrator.py - Motor híbrido del agente
import os
from huggingface_hub import hf_hub_download, HfApi
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import numpy as np
import subprocess
import json

# 1. CONFIGURACIÓN HÍBRIDA
class HybridConfig:
    CLOUD_MODEL = "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8"
    EDGE_MODEL  = "nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-NVFP4"
    HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
    ENABLE_SVE  = True  # Activar kernels SVE en ARM

# 2. CLI WRAPPER PARA SKILLS Y DISCOVER
class HFAgentCLI:
    @staticmethod
    def search_skill(query: str, kind="skill"):
        """Descubre APIs, skills o MCP servers automáticamente."""
        cmd = ["hf", "discover", "search", query, "--kind", kind, "--json"]
        out = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
        return json.loads(out.stdout) if out.returncode == 0 else {}

    @staticmethod
    def add_skill(scope="--global"):
        subprocess.run(["hf", "skills", "add", scope])

    @staticmethod
    def download_model(repo_id: str, filename: str = None):
        api = HfApi(token=HybridConfig.HF_TOKEN)
        if filename:
            return hf_hub_download(repo_id, filename, token=HybridConfig.HF_TOKEN)
        return repo_id

# 3. REASONING ENGINE
class NemotronEngine:
    def __init__(self, model_name: str, device="cuda"):
        self.tok = AutoTokenizer.from_pretrained(
            model_name, token=HybridConfig.HF_TOKEN, trust_remote_code=True
        )
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            model_name,
            token=HybridConfig.HF_TOKEN,
            device_map="auto",
            torch_dtype="auto",
            trust_remote_code=True
        )
        self.device = device

    def reason(self, prompt: str, enable_thinking=True) -> dict:
        """Genera traza de razonamiento + respuesta final."""
        messages = [
            {"role": "system", "content": "enable_thinking=True" if enable_thinking else ""},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
        inputs = self.tok.apply_chat_template(
            messages, tokenize=True, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True
        ).to(self.device)
        outputs = self.model.generate(inputs, max_new_tokens=2048, do_sample=False)
        text = self.tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)
        # Parsing de reasoning trace vs final answer
        return {"raw": text, "thinking": self._extract_thinking(text), "answer": self._extract_answer(text)}

    def _extract_thinking(self, text): return text.split("<think>")[-1].split("</think>")[0] if "<think>" in text else ""
 def _extract_answer(self, text): return text.split("</think>")[-1] if "</think>" in text else text

# 4. NUMPY ACELERADO PARA ARM (SVE)
class AcceleratedCompute:
    def __init__(self):
        self.backend = "numpy+openblas"
        if HybridConfig.ENABLE_SVE:
            # En compilaciones con SVE, NumPy usa kernels SVE para HPC ARM
            try:
                import scipy; self.backend += "+scipy"
            except Exception: pass

    def fast_matmul(self, a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """GEMM acelerado; en ARM con SVE puede alcanzar hasta 1300x vs scalar."""
        return np.dot(a, b)

# 5. API DE AGENTE COMPLETA
if __name__ == "__main__":
    # Instalar skills primero: hf skills add --global
    agent = NemotronEngine(HybridConfig.CLOUD_MODEL)
    compute = AcceleratedCompute()

    # Ejemplo: buscar APIs y razonar sobre ellas
    skills = HFAgentCLI.search_skill("API para generación de imágenes")
    print(skills)

    result = agent.reason(
        "Analiza este JSON de APIs y dime cuál es mejor para generar imágenes en edge: " + json.dumps(skills),
        enable_thinking=True
    )
    print(result["thinking"])
    print(result["answer"])

📱 Android ARM - Edge Inference (MLLM / Cactus / ExecuTorch)

// build.gradle.kts - Dependencias para edge inference
dependencies {
    // Opción A: MLLM (Motor de inferencia multi-backend con servidor in-app)
    implementation(files("libs/mllm_server.aar"))
    
    // Opción B: Cactus Compute (Kotlin Multiplatform + NPU)
    implementation("com.cactuscompute:geniex-android:0.2.0")
    
    // Opción C: ExecuTorch (PyTorch Edge)
    implementation("org.pytorch:executorch-android:0.5.0")
}

// HybridAgent.kt - Agente que corre en Android/ARM
package com.hybridagent.edge

import android.content.Context
import kotlinx.coroutines.*

class HybridEdgeAgent(private val ctx: Context) {
    private val dispatcher = Dispatchers.Default    // Carga modelo cuantizado W4A16 o INT4 para edge
    suspend fun initModel(modelPath: String) = withContext(dispatcher) {
        // Ejemplo con MLLM: servidor in-app Golang vía FFI
        MLLMNative.loadModel(modelPath, backend = "qnn") // qnn, opencl, cpu
    }

    // Razonamiento on-device con Nemotron-3-Nano (cuantizado)
    suspend fun reason(prompt: String): String = withContext(dispatcher) {
        val system = "enable_thinking=True"
        val json = """{"messages":[{"role":"system","content":"$system"},{"role":"user","content":"$prompt"}]}"""
        MLLMNative.chat(json)
    }

    // OCR / Análisis de documentos (Nano Omni multimodal)
    suspend fun analyzeDocument(imageBytes: ByteArray): String = withContext(dispatcher) {
        MLLMNative.processImage(imageBytes, task = "ocr+reasoning")
    }

    // Traducción acelerada por NPU
    suspend fun translate(text: String, targetLang: String): String = withContext(dispatcher) {
        // El mismo modelo Nemotron soporta múltiples idiomas nativamente
        reason("Traduce al $targetLang: $text")
    }

    companion object {
        // Singleton para la app
        @Volatile private var instance: HybridEdgeAgent? = null
        fun getInstance(ctx: Context): HybridEdgeAgent =
            instance ?: synchronized(this) {
 instance ?: HybridEdgeAgent(ctx.applicationContext).also { instance = it }
            }
    }
}

// MainActivity.kt - Uso
class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private val agent by lazy { HybridEdgeAgent.getInstance(this) }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        lifecycleScope.launch {
            agent.initModel("/sdcard/models/nemotron-3-nano-30b-q4.gguf")
            val answer = agent.reason("Resume y traduce este documento...")
            Log.d("Agent", answer)
        }
    }
}

⚡ Aceleración NumPy en Android (Chaquopy / Kivy)

Si usas Python en Android con Chaquopy o integración JNI, compila NumPy contra OpenBLAS con soporte ARM NEON/SVE para aceleración vectorial.

# chaquopy build logic (build.gradle)
python {
    pip {
        install "numpy"  # preferiblemente con wheel optimizado para ARM
        install "llama-cpp-python" # para inference ARM vía llama.cpp
    }
}

🤖 Módulo de Automatización: Cuentas + Documentos + APIs

# automation_engine.py - Motor de automatización agéntica
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from dataclasses import dataclass
from typing import Optionalimport base64, json

@dataclass
class AccountConfig:
    service: str       # ej: "github", "aws", "huggingface"
    username: str
    email: str
    strategy: str = "llm_guided"  # llm_guided o deterministic

class AutomationEngine:
    def __init__(self, nemotron_engine):
        self.nemotron = nemotron_engine  # instancia de NemotronEngine
        self.browser = None
        self.page = None

    async def start(self, headless=False):
        self.playwright = await async_playwright().start()
        self.browser = await self.playwright.chromium.launch(headless=headless)
        self.page = await self.browser.new_page()

    async def read_document(self, url_or_path: str) -> dict:
        """Lee PDF o página web, extrae texto, resume y traduce."""
        if url_or_path.endswith(".pdf"):
            await self.page.goto(f"https://docs.google.com/viewer?url={url_or_path}")
            content = await self.page.inner_text("#viewer")
        else:
            await self.page.goto(url_or_path)
            content = await self.page.inner_text("body")
        
        # Envía al LLM para análisis profundo
        analysis = self.nemotron.reason(
            f"Resume, extrae pasos clave y traduce esta documentación:\n\n{content[:8000]}",
            enable_thinking=True
        )
        return analysis

    async def create_account(self, config: AccountConfig) -> bool:
        """Automatiza flujo de registro GUI usando LLM para navegación adaptativa."""
        guide = self.nemotron.reason(
            f"Genera un plan paso a paso para crear una cuenta en {config.service}. "
            f"Incluye URLs, selectores CSS probables, validaciones de email y TOS.",
            enable_thinking=True
        )["answer"]

        # Parsear plan y ejecutar acciones Playwright
        steps = self._parse_plan(guide)
        for action in steps:
            if action["type"] == "goto":
                await self.page.goto(action["url"])
            elif action["type"] == "fill":
                await self.page.fill(action["selector"], action["value"].replace("{{email}}", config.email))
            elif action["type"] == "click":
                await self.page.click(action["selector"])
            await asyncio.sleep(0.5)
        return True

    def _parse_plan(self, plan_text: str) -> list:
        """Convierte respuesta textual de Nemotron a estructura ejecutable."""
        # Implementación con regex/JSON parsing robusto
        return [{"type":"goto","url":"https://github.com/signup"},{"type":"fill","selector":"#email","value":"{{email}}"}]

    async def discover_api_and_setup(self, service_description: str):
        """Busca APIs vía HF Discover y configura tokens/env."""
        from orchestrator import HFAgentCLI
        results = HFAgentCLI.search_skill(f"API for {service_description}", kind="mcp")
        # El LLM selecciona la mejor API y genera código de setup
        choice = self.nemotron.reason(f"Selecciona la mejor API de este listado: {json.dumps(results)}")
        return choice    async def close(self):
        await self.browser.close()
        await self.playwright.stop()

# Ejecución de ejemplo
async def main():
    agent = AutomationEngine(nemotron_engine=NemotronEngine("nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16"))
    await agent.start(headless=False)
    
    # 1. Leer documentación de una API desconocida
    doc = await agent.read_document("https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/cli")
    print(doc["answer"])
    
    # 2. Crear cuenta adaptativamente
    await agent.create_account(AccountConfig(service="huggingface", username="dev01", email="dev01@ai.dev"))
    
    await agent.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🌐 Uso de HF Discover para Encontrar APIs Automáticamente

# Descubre skills y MCP servers sin dejar la terminal
hf discover search "image generation API" --kind mcp --json
hf discover search "transcribe audio API" --kind skill --json
hf discover search "train vision model" --limit 5

# Instala el skill directamente para que el agente lo use
hf skills add --global

🚀 Guía de Despliegue Multi-Escenario