DSPY Integration

README.bn.md

@@ -824,7 +824,49 @@ Bindu **ফ্রেমওয়ার্ক-অজ্ঞেয়বাদী**
 
 <br/>
 
-## 🧪 টেস্টিং
+## � DSPy প্রম্পট অপটিমাইজেশন
+
+Bindu **DSPy** সংহত করে, একটি ফ্রেমওয়ার্ক যা LLM প্রম্পটগুলি প্রোগ্রামেটিকভাবে অপটিমাইজ করে এজেন্টের পারফরম্যান্স উন্নত করতে। ম্যানুয়ালি প্রম্পট তৈরি করার পরিবর্তে, DSPy স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাস্তব এজেন্ট প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে উন্নত সংস্করণ তৈরি এবং যাচাই করে।
+
+### এটি কীভাবে কাজ করে
+
+DSPy তিনটি মূল ক্ষমতা প্রদান করে:
+
+1. **🎯 অপটিমাইজড প্রম্পটগুলি প্রশিক্ষণ করুন** - এজেন্ট ইন্টারঅ্যাকশন বিশ্লেষণ করুন এবং ভাল প্রম্পট তৈরি করুন
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   এটি A/B পরীক্ষার রূপান্তর তৈরি করে: একটি "সক্রিয়" প্রম্পট (আপনার বর্তমান সংস্করণ) এবং একটি "প্রার্থী" (অপটিমাইজড সংস্করণ) কনফিগারযোগ্য ট্রাফিক বিভাজন সহ।
+
+2. **📊 ক্যানারি রোলআউট** - উন্নত প্রম্পটের দিকে ধীরে ধীরে ট্রাফিক স্থানান্তর করুন
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 লাইভ প্রম্পট রাউটিং** - প্রতিটি অনুরোধের জন্য গতিশীলভাবে সঠিক প্রম্পট সংস্করণ সেবা করুন
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### দ্রুত শুরু উদাহরণ
+
+একটি Agno এজেন্টের সাথে সম্পূর্ণ কাজের উদাহরণের জন্য [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) দেখুন।
+
+### DSPy প্রশিক্ষণের জন্য পূর্বশর্ত
+
+- আপনার `.env` ফাইলে `OPENAI_API_KEY` সেট করুন
+- এজেন্ট কাজের ইতিহাস এবং প্রতিক্রিয়া রেটিং সহ PostgreSQL কনফিগার করুন
+- নিশ্চিত করুন যে এজেন্টগুলি প্রতিক্রিয়া স্কোর (0-1 বা 1-5 রেটিং স্কেল) সহ মিথস্ক্রিয়া লগ করছে
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 টেস্টিং
 
 Bindu **70%+ টেস্ট কভারেজ** বজায় রাখে:
 

README.de.md

@@ -1186,7 +1186,49 @@ Möchtest du Integration mit deinem Lieblings-Framework? [Lass es uns auf Discor
 
 <br/>
 
-## 🧪 Testing
+## � DSPy-Prompt-Optimierung
+
+Bindu integriert **DSPy**, ein Framework zur programmatischen Optimierung von LLM-Prompts, um die Performance von Agenten zu verbessern. Anstatt Prompts manuell zu erstellen, generiert DSPy automatisch und validiert verbesserte Versionen basierend auf echtem Agenten-Feedback.
+
+### Funktionsweise
+
+DSPy bietet drei Hauptfunktionen:
+
+1. **🎯 Trainiere optimierte Prompts** - Analysiere Agenten-Interaktionen und generiere bessere Prompts
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   Dies erstellt A/B-Test-Varianten: einen "aktiven" Prompt (deine aktuelle Version) und einen "Kandidaten" (optimierte Version) mit konfigurierbarem Traffic-Split.
+
+2. **📊 Canary Rollout** - Verschiebe den Traffic schrittweise zu dem verbesserten Prompt
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 Live Prompt Routing** - Diene dynamisch die richtige Prompt-Version bei jeder Anfrage
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### Quick Start-Beispiel
+
+Siehe [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) für ein komplettes funktionierendes Beispiel mit einem Agno-Agenten.
+
+### Voraussetzungen für DSPy Training
+
+- Setze `OPENAI_API_KEY` in deiner `.env`-Datei
+- Habe PostgreSQL mit Agenten-Aufgabenhistorie und Feedback-Bewertungen konfiguriert
+- Stelle sicher, dass Agenten Interaktionen mit Feedback-Scores protokollieren (0-1 oder 1-5 Bewertungsskala)
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 Testing
 
 Bindu hält **70%+ Test-Coverage**:
 

README.es.md

@@ -823,7 +823,49 @@ Bindu es **agnóstico al framework** y está probado con:
 
 <br/>
 
-## 🧪 Pruebas
+## � Optimización de Prompts DSPy
+
+Bindu integra **DSPy**, un framework para optimizar programáticamente los prompts de LLM y mejorar el rendimiento del agente. En lugar de crear manualmente prompts, DSPy genera y valida automáticamente versiones mejoradas utilizando el feedback real del agente.
+
+### Cómo funciona
+
+DSPy proporciona tres capacidades clave:
+
+1. **🎯 Entrena prompts optimizados** - Analiza las interacciones del agente y genera mejores prompts
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   Esto crea variantes de prueba A/B: un prompt "activo" (tu versión actual) y un "candidato" (versión optimizada) con división de tráfico configurable.
+
+2. **📊 Canary Rollout** - Desplaza gradualmente el tráfico al prompt mejorado
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 Enrutamiento dinámico de prompts** - Sirve dinámicamente la versión correcta del prompt para cada solicitud
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### Ejemplo de inicio rápido
+
+Consulta [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) para obtener un ejemplo completo y funcional con un agente Agno.
+
+### Requisitos previos para entrenar DSPy
+
+- Establece `OPENAI_API_KEY` en tu archivo `.env`
+- Configura PostgreSQL con historial de tareas de agentes y calificaciones de feedback
+- Asegúrate de que los agentes registren interacciones con puntuaciones de feedback (escala de calificación 0-1 o 1-5)
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 Pruebas
 
 Bindu mantiene **70%+ de cobertura de pruebas**:
 

README.fr.md

@@ -823,7 +823,49 @@ Vous voulez une intégration avec votre framework préféré ? [Faites-le nous s
 
 <br/>
 
-## 🧪 Tests
+## � Optimisation des invites DSPy
+
+Bindu intègre **DSPy**, un framework pour optimiser programmatiquement les invites de LLM afin d'améliorer les performances des agents. Au lieu de créer manuellement les invites, DSPy génère et valide automatiquement les versions améliorées en utilisant les commentaires réels des agents.
+
+### Comment ça fonctionne
+
+DSPy offre trois capacités clés :
+
+1. **🎯 Entraîner les invites optimisées** - Analyser les interactions des agents et générer de meilleures invites
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   Cela crée des variantes de test A/B : une invite "active" (votre version actuelle) et une version "candidate" (optimisée) avec division du trafic configurable.
+
+2. **📊 Lancement Canary** - Décaler progressivement le trafic vers l'invite améliorée
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 Routage d'invites en direct** - Servir dynamiquement la bonne version d'invite à chaque demande
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### Exemple de démarrage rapide
+
+Consultez [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) pour un exemple complet et fonctionnel avec un agent Agno.
+
+### Conditions préalables à la formation DSPy
+
+- Définissez `OPENAI_API_KEY` dans votre fichier `.env`
+- Configurez PostgreSQL avec l'historique des tâches des agents et les évaluations de rétroaction
+- Assurez-vous que les agents enregistrent les interactions avec des scores de rétroaction (échelle de notation 0-1 ou 1-5)
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 Tests
 
 Bindu maintient **70%+ de couverture de tests** :
 

README.hi.md

@@ -824,7 +824,49 @@ Bindu **फ्रेमवर्क-एग्नोस्टिक** है औ
 
 <br/>
 
-## 🧪 टेस्टिंग
+## � DSPy प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइजेशन
+
+Bindu **DSPy** को एकीकृत करता है, एक फ्रेमवर्क जो LLM प्रॉम्प्ट्स को प्रोग्रामेटिक रूप से ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एजेंट प्रदर्शन में सुधार करता है। प्रॉम्प्ट्स को मैन्युअली क्राफ्ट करने की बजाय, DSPy वास्तविक एजेंट फीडबैक का उपयोग करके स्वचालित रूप से बेहतर संस्करण उत्पन्न और सत्यापित करता है।
+
+### यह कैसे काम करता है
+
+DSPy तीन मुख्य क्षमताएं प्रदान करता है:
+
+1. **🎯 ऑप्टिमाइज़्ड प्रॉम्प्ट्स को प्रशिक्षित करें** - एजेंट इंटरैक्शन का विश्लेषण करें और बेहतर प्रॉम्प्ट्स उत्पन्न करें
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   यह A/B टेस्ट वेरिएंट बनाता है: एक "सक्रिय" प्रॉम्प्ट (आपका वर्तमान संस्करण) और एक "उम्मीदवार" (ऑप्टिमाइज़्ड संस्करण) कॉन्फ़िगर करने योग्य ट्रैफिक विभाजन के साथ।
+
+2. **📊 Canary Rollout** - बेहतर प्रॉम्प्ट के लिए क्रमिक रूप से ट्रैफिक स्थानांतरित करें
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 लाइव प्रॉम्प्ट राउटिंग** - प्रत्येक अनुरोध के लिए गतिशील रूप से सही प्रॉम्प्ट संस्करण प्रदान करें
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### तेज़ शुरुआत के उदाहरण
+
+[examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) को एक Agno एजेंट के साथ एक पूर्ण कार्यप्रवाह उदाहरण के लिए देखें।
+
+### DSPy प्रशिक्षण के लिए पूर्वापेक्षाएं
+
+- अपनी `.env` फ़ाइल में `OPENAI_API_KEY` सेट करें
+- एजेंट कार्य इतिहास और प्रतिक्रिया रेटिंग के साथ PostgreSQL को कॉन्फ़िगर करें
+- सुनिश्चित करें कि एजेंट्स प्रतिक्रिया स्कोर (0-1 या 1-5 रेटिंग स्केल) के साथ इंटरैक्शन लॉग कर रहे हैं
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 टेस्टिंग
 
 Bindu **70%+ टेस्ट कवरेज** बनाए रखता है:
 

README.md

@@ -530,7 +530,49 @@ Want integration with your favorite framework? [Let us know on Discord](https://
 
 <br/>
 
-## 🧪 Testing
+## � DSPy Prompt Optimization
+
+Bindu integrates **DSPy**, a framework for programmatically optimizing LLM prompts to improve agent performance. Instead of manually crafting prompts, DSPy automatically generates and validates improved versions using real agent feedback.
+
+### How It Works
+
+DSPy provides three key capabilities:
+
+1. **🎯 Train Optimized Prompts** - Analyze agent interactions and generate better prompts
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   This creates A/B test variants: an "active" prompt (your current version) and a "candidate" (optimized version) with configurable traffic split.
+
+2. **📊 Canary Rollout** - Gradually shift traffic to the improved prompt
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 Live Prompt Routing** - Dynamically serve the right prompt version to each request
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### Quick Start Example
+
+See [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) for a complete working example with an Agno agent.
+
+### Prerequisites for DSPy Training
+
+- Set `OPENAI_API_KEY` in your `.env` file
+- Have PostgreSQL configured with agent task history and feedback ratings
+- Ensure agents are logging interactions with feedback scores (0-1 or 1-5 rating scale)
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 Testing
 
 Bindu maintains **70%+ test coverage** (target: 80%+):
 

README.nl.md

@@ -823,7 +823,49 @@ Wil je integratie met je favoriete framework? [Laat het ons weten op Discord](ht
 
 <br/>
 
-## 🧪 Testen
+## � DSPy Prompt Optimalisatie
+
+Bindu integreert **DSPy**, een framework voor programmatische optimalisatie van LLM-prompts om de agentprestaties te verbeteren. In plaats van handmatig prompts te schrijven, genereert DSPy automatisch en valideert verbeterde versies met behulp van echte agent-feedback.
+
+### Hoe het werkt
+
+DSPy biedt drie essentiële mogelijkheden:
+
+1. **🎯 Traingeoptimaliseerde prompts** - Analyseer agent-interacties en genereer betere prompts
+   ```bash
+   bindu train --did agent_did
+   ```
+   Dit creëert A/B-testvarianten: een "actieve" prompt (uw huidige versie) en een "kandidaat" (geoptimaliseerde versie) met configureerbare verkeersverdeling.
+
+2. **📊 Canary Rollout** - Verschuif geleidelijk verkeer naar de verbeterde prompt
+   ```bash
+   bindu canary --did agent_did
+   ```
+
+3. **🔄 Live Prompt Routing** - Dien dynamisch de juiste promptversie in voor elk verzoek
+   ```python
+   from bindu.dspy.prompt_router import route_prompt
+
+   async def handler(messages: list[dict[str, str]]):
+       agent.instructions = await route_prompt(initial_prompt=agent.instructions)
+       return agent.run(input=messages)
+   ```
+
+### Snelstart Voorbeeld
+
+Zie [examples/agno_dspy_example.py](examples/agno_dspy_example.py) voor een compleet werkend voorbeeld met een Agno-agent.
+
+### Vereisten voor DSPy Training
+
+- Stel `OPENAI_API_KEY` in uw `.env` bestand in
+- Configureer PostgreSQL met agent-taakgeschiedenis en feedback-beoordelingen
+- Zorg ervoor dat agents interacties met feedbackscores (0-1 of 1-5 beoordelingsschaal) registreren
+
+---
+
+<br/>
+
+## �🧪 Testen
 
 Bindu handhaaft **70%+ test coverage**: