El código implementa una variante de Language Agent Tree Search (LATS) adaptada al estudio de Pitágoras, la tradición pitagórica y neoplatónica, con extensiones hacia física y matemáticas. Es un orquestador de agentes que combina:

• Dos LLMs:
  • Deepseek: para generar candidatos (ideas de investigación).
  • GPT‑4o (o3‑mini en tu código): para reflexionar, puntuar y seleccionar las mejores ideas.
• Agentes RAG especializados:
  • pitagoras_agent → doctrinas pitagóricas, tetraktys, armonía, transmigración.
  • plotino_agent → neoplatonismo, emanación, Uno, Nous.
  • physics_agent → cosmología, leyes físicas, simetrías.
  • tesla_agent → electromagnetismo, energía, tecnología.

Estos agentes permiten expandir cada candidato con evidencia textual o conceptual.

🔁 Flujo de trabajo

1. Setup
   • Se cargan modelos y herramientas.
   • Se definen las claves RAG (PYTHAGORAS_RAG_KEYS).
   • Se configuran límites: máx. 3 agentes por candidato, máx. 15 en total.
2. Generación de candidatos (Deepseek)
   • Se formula un prompt especializado: “Genera exactamente n titulares breves separados por ||| sobre la tradición pitagórica y sus implicaciones para la física”.
   • Se obtienen 5 ideas iniciales.
3. Expansión con agentes RAG
   • Cada idea se pasa por los agentes relevantes (pitagoras_agent, plotino_agent, etc.).
   • Se obtiene evidencia contextual (provenance).
4. Reflexión y puntuación (GPT‑4o)
   • El segundo modelo evalúa cada candidato con score (0–10) y justificación.
   • Se selecciona el mejor candidato.
5. Síntesis final
   • Se redacta una respuesta integrando la evidencia RAG y las conclusiones.
   • Se añade nivel de certeza (alta/media/baja) y lista de hipótesis principales.

⚙️ Componentes técnicos clave

• Plan / Response / Act / PlanExecute Estructuras Pydantic y TypedDict que guardan pasos, respuesta final, hipótesis y nivel de certeza.
• generate_agent_system_message Prompt dinámico que instruye al agente como especialista pitagórico/neoplatónico.
  • Si ya existe una conclusión de alta certeza, el agente no formula nuevas, solo valida o refuta.
• ToolAdapter Normaliza llamadas a herramientas externas, controla longitud de inputs y maneja excepciones.
• _invoke_model_for_text / _extract_text_from_model_output Funciones robustas para invocar modelos y extraer texto usable, independientemente de la API (invoke, chat, generate).

🎯 Conclusión

Este modelo es un orquestador LATS especializado en filosofía pitagórica y neoplatónica, que:

• Genera hipótesis con un LLM creativo.
• Expande con agentes RAG temáticos.
• Evalúa con un LLM crítico.
• Produce síntesis con trazabilidad y control de certeza.

Es modular, extensible y pensado para investigación interdisciplinar (filosofía, matemáticas, física, historia de la ciencia).