Categoría: Modelos de resumen y humanización

Este módulo implementa un pipeline completo de análisis, síntesis y reescritura narrativa a partir de uno o varios archivos Markdown generados previamente por un sistema multiagente. Su objetivo es transformar trazas técnicas en un artículo didáctico, sapiencial y coherente, siguiendo un estilo inspirado en Guénon, Schuon y Coomaraswamy. El sistema se organiza en tres fases

Este sistema utiliza una arquitectura lineal (secuencial) para procesar información técnica cruda y convertirla en un artículo legible para humanos, utilizando Deepseek como motor de lenguaje y Pydantic para la gestión del estado. 1. Arquitectura del Estado (ArticleState) El modelo utiliza una clase ArticleState basada en BaseModel para mantener la consistencia de los datos a