.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/master/brand/pyod-icon.svg :target: https://pyod.dev :alt: Ecosistema PyOD :width: 84px

Detección de anomalías en Python (PyOD) 3

PyOD 3: Detección de anomalías agéntica a escala

.. |badge_website| image:: https://img.shields.io/badge/website-pyod.dev-990000 :target: https://pyod.dev :alt: Sitio web

.. |badge_pypi| image:: https://img.shields.io/pypi/v/pyod.svg?color=brightgreen :target: https://pypi.org/project/pyod/ :alt: Versión de PyPI

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.. |badge_benchmark| image:: https://img.shields.io/badge/ADBench-benchmark_results-pink :target: https://github.com/Minqi824/ADBench :alt: Benchmark

**PyOD está listo para agentes.** Claude Code y Codex pueden usar la habilidad ``od-expert`` para dirigir investigaciones de ADEngine, mientras que los agentes compatibles con MCP pueden consultar el conocimiento de detectores y las herramientas de planificación de PyOD. La API clásica ``fit``/``predict`` permanece sin cambios.

PyOD 3 es la librería de Python más completa para la detección de anomalías. Cuatro pilares:

=========================== ======================================================================================== Pilar Qué significa =========================== ======================================================================================== Multi-Modal 61 detectores para datos tabulares, de series temporales, de grafos, de texto, de imágenes y de audio, una sola API Ciclo de vida completo Desde datos sin procesar hasta anomalías explicadas y orientación para los siguientes pasos en una sola llamada Agéntico od-expert convierte solicitudes en lenguaje natural en flujos de trabajo de ADEngine; MCP expone herramientas estructuradas para otros agentes Más utilizado Más de 46 millones de descargas; enrutamiento respaldado por benchmarks (ADBench, TSB-AD, BOND, NLP-ADBench) =========================== ========================================================================================

Instalación ^^^^^^^^^^^

Librería principal (requerida para todas las vías de activación):

.. code-block:: bash

pip install pyod

Después elige la vía de activación que coincida con tu stack de agentes:

.. code-block:: bash

# 1. Claude Code / Codex — enables the od-expert skill
pyod install skill              # Claude Code: user-global (~/.claude/skills/)
pyod install skill --project    # Codex: project-local (./skills/, Codex has no user-global dir)

# 2. Any MCP-compatible LLM — requires the optional mcp extra
pip install pyod[mcp]
pyod mcp serve                 # alias for `python -m pyod.mcp_server`

# 3. Pure Python — no extra step
#    from pyod.utils.ad_engine import ADEngine

Ejecuta pyod info en cualquier momento para ver la versión, el número de detectores y el estado de instalación de cada vía de activación. pyod info también detecta qué stack de agentes tienes instalado (~/.claude/ para Claude Code, ~/.codex/ para Codex) y recomienda el comando de instalación adecuado.

Para conda, instalación desde el código fuente, detalles de dependencias y solución de problemas, consulta la guía de instalación completa <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/install.html>__. El comando heredado pyod-install-skill de la v3.0.0 sigue funcionando como alias de pyod install skill.

Detección de anomalías con 5 líneas de código (pip install pyod):

.. code-block:: python

from pyod.models.iforest import IForest
clf = IForest()
clf.fit(X_train)
y_train_scores = clf.decision_scores_          # training anomaly scores
y_test_scores = clf.decision_function(X_test)   # test anomaly scores

Tres formas de usar PyOD:

========= ===================== ====================================================================== ======================================= Capa Nombre Cuándo usarla Punto de entrada ========= ===================== ====================================================================== ======================================= 1 API clásica Sabes qué detector quieres Ejemplos de la capa 1 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/tabular.html>__ 2 ADEngine Quieres que PyOD elija, compare y evalúe automáticamente Tutorial de la capa 2 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/adengine.html>__ 3 Investigación agéntica Quieres que un agente de IA dirija la OD mediante conversación natural Tutorial de la capa 3 <https://pyod.readthedocs.io/en/latest/examples/agentic.html>__ ========= ===================== ====================================================================== =======================================

Las capas 2 y 3 funcionan con ADEngine, el núcleo de orquestación del ciclo de vida de PyOD. El flujo completo de investigación multi-turno de la capa 3 está disponible a través de la habilidad od-expert para Claude Code y Codex. El servidor MCP (python -m pyod.mcp_server) expone diez herramientas sin estado para LLM compatibles con MCP, que abarcan consultas de conocimiento (list_detectors, explain_detector, compare_detectors, get_benchmarks), planificación (profile_data, plan_detection, build_detector) y detección (run_detection, analyze_results, explain_findings); las herramientas MCP con estado investigate / iterate se han pospuesto.

.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/development/docs/figs/agentic-demo.png :alt: Demo de investigación agéntica de PyOD 3 sobre el conjunto de datos de cardiotocografía :align: center :width: 720

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