Overmind
Descripción
Apunta al repositorio de tu agente y convierte las trazas de producción —o cualquier conjunto de datos— en un modelo afinado, medido con las métricas de evaluación que definas y servido por una API compatible con OpenAI. Los pesos son tuyos: los descargas, reentrenas o reviertes cuando quieras, sin tener que montar infraestructura de ML.
Al escanear el código construye un grafo de capacidades, prompts, herramientas y tareas. Las trazas OpenTelemetry se puntúan al llegar y se asocian a la capacidad que las generó; a partir de ahí, o de ficheros que subas, obtienes datasets versionados para evaluación y entrenamiento.
Del dato al despliegue
- Eval: defines qué es «bueno» por capacidad, sobre trazas en vivo y en lote.
- Optimizadores: pruebas de prompt, herramientas y flujo de control en tu repo; el ganador llega como un diff de git.
- Modelos e inferencia: fine-tunes propios contrastados con producción, junto a modelos frontier, en una sola API.
El SDK y la CLI se instalan con pip install overmind y van con licencia MIT. La plataforma es AGPL-3.0: la autoalojas con Docker Compose o usas la consola alojada. También tienes API REST, servidor MCP para Cursor, Claude Code, OpenCode y Codex, y comandos /overmind en el mismo chat del agente.
Tecnologías y temas
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Evals
Defines el criterio de calidad por capacidad y lo mides en vivo y en lote.
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Fine-tuning
Entrena modelos propios con trazas o datasets versionados; los pesos los descargas tú.
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LLMOps
CLI, API REST y consola; el mismo stack se autoaloja con Docker Compose.
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MCP
Servidor MCP para Cursor, Claude Code, OpenCode y Codex.
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Observabilidad
Trazas OpenTelemetry puntuadas y ligadas a la capacidad que las originó.