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**Task:** Generar una interfaz multidimensional para administrar arquitecturas multiagente de IA multipropósito. **Context:** La interfaz debe incluir componentes en 2D y 3D, y debe permitir la gestión de datos relacionados con la orquestación de agentes. El backend se basará en la conexión a APIs externas, que no se desarrollarán, pero se simulará el flujo de datos mediante la creación de archivos JSON. La solución debe ser escalable y cumplir con estándares de arquitectura empresarial. **Output format:** Proporcionar un esquema de la interfaz en formato JSON, incluyendo: - Definición de la estructura de datos. - Ejemplos de datos para simular el flujo de agentes. - Descripción de la orquestación de agentes en un formato claro. - Justificación de las decisiones de diseño tomadas y cómo se pueden verificar. **Constraints:** - La interfaz debe ser capaz de manejar al menos [número] de agentes simultáneamente. - Incluir ejemplos de al menos [número] de casos de uso. - Considerar edge cases como la desconexión de la API o la pérdida de datos durante la orquestación. - La solución debe estar documentada para facilitar la revisión y el mantenimiento. **Examples:** 1. Ejemplo de estructura JSON para un agente: ```json { "id": "agente1", "estado": "activo", "acciones": ["acción1", "acción2"] } ``` 2. Ejemplo de flujo de datos: ```json { "flujo": [ {"agente": "agente1", "acción": "acción1"}, {"agente": "agente2", "acción": "acción2"} ] } ``` 3. Justificación de diseño: - La estructura de datos fue elegida para optimizar la comunicación entre agentes y facilitar la escalabilidad. - Para verificar el funcionamiento, se pueden realizar pruebas de carga simulando el número máximo de agentes permitidos.
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