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Superduper es un kit de desarrollo de agentes de IA y framework de aplicaciones LLM diseñado para construir agentes autónomos y aplicaciones basadas en datos. Funciona como una plataforma de orquestación RAG e infraestructura de búsqueda vectorial, coordinando modelos de IA con almacenamiento en bases de datos para realizar cálculos y acciones de múltiples pasos utilizando estados de datos persistidos. El proyecto se distingue por proporcionar un pipeline de machine learning integrado en la base de datos que ejecuta tareas de entrenamiento e inferencia directamente sobre los datos alojados dentro de bases de datos SQL y NoSQL. Permite el despliegue de infraestructura de IA autohospedada en hardware privado, permitiendo el control total sobre la inferencia y los datos. El framework cubre una amplia superficie de capacidades, incluyendo APIs de almacenamiento unificadas para varios backends de bases de datos, mapeo de esquemas automatizado y sincronización de índices vectoriales para búsqueda semántica. Además, proporciona herramientas para la ejecución de flujos de trabajo de IA, activación de modelos impulsada por eventos y el empaquetado de lógica de aplicación en plantillas portátiles y reutilizables. El sistema admite la integración con diversos frameworks de machine learning y APIs alojadas a través de una capa de abstracción basada en plugins.