BuildModules es una plataforma innovadora diseñada para ayudar a los usuarios a organizar y construir sitios web de manera eficiente. Con módulos personalizables y una interfaz fácil de usar, se simplifica el proceso de dar vida a tus ideas web. Ya sea que necesites un sitio de una sola página o una estructura compleja de varias páginas, BuildModules proporciona las herramientas y características necesarias para garantizar una experiencia fluida y productiva. Perfecto tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados, empodera a los usuarios a crear sitios web de calidad profesional con un esfuerzo mínimo.
¿Quién usará Build Modules?
Propietarios de pequeñas empresas
Emprendedores
Freelancers
Desarrolladores web
Profesionales de marketing
¿Cómo usar Build Modules?
Paso 1: Regístrate para obtener una cuenta en el sitio web de BuildModules.
Paso 2: Elige una plantilla o comienza desde cero.
Paso 3: Personaliza tu sitio web utilizando los módulos disponibles.
Paso 4: Configura los ajustes de tu dominio y publica tu sitio.
Paso 5: Administra y actualiza tu sitio a través del panel de control.
Plataforma
web
Características y Beneficios Clave de Build Modules
Las características principales
Módulos personalizables
Interfaz fácil de usar
Selección de plantillas
Configuración de dominio
Panel de gestión
Los beneficios
Flujos de trabajo optimizados
Creación de sitios web sin esfuerzo
Diseños personalizables
Organización óptima de las ideas web
Gestión eficiente del sitio
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Build Modules
Sitios de una sola página
Estructuras de varias páginas
Páginas de destino de marketing
Muestras de portafolio
Sitios web de negocios
Ventajas y desventajas de Build Modules
Ventajas
Soporta el desarrollo de software escalable
Fomenta código mantenible y modular
Mejora la eficiencia de integración y pruebas
Desventajas
No tiene capacidades o características explícitas de IA
No está enfocado en IA o tecnología de agentes de IA
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.
Una herramienta de IA que utiliza las incrustaciones de Anthropic Claude a través de CrewAI para encontrar y clasificar empresas similares en función de listas de entrada.
rag-services es un marco de microservicios de código abierto que permite pipelines escalables de generación aumentada por recuperación con almacenamiento vectorial, inferencia LLM y orquestación.
LLMChat.me es una plataforma web gratuita para chatear con múltiples modelos de lenguaje grandes de código abierto en conversaciones de IA en tiempo real.
CV Agents proporciona agentes de inteligencia artificial de visión por computadora a demanda para tareas como detección de objetos, segmentación de imágenes y clasificación.
Offensive Graphs utiliza IA para generar automáticamente gráficos de rutas de ataque a partir de datos de red, brindando a los equipos de seguridad visualizaciones claras.
Thufir es un marco de trabajo de Python de código abierto para construir agentes IA autónomos con planificación, memoria a largo plazo e integración de herramientas.
Una biblioteca de asistente IA en JavaScript que analiza páginas web, resume contenido, responde consultas de investigación, extrae insights y genera citas.
Una plataforma de observabilidad impulsada por IA que analiza registros, métricas y trazas para obtener conocimientos automáticos y análisis de causa raíz.
Suite de referencia que mide el rendimiento, la latencia y la escalabilidad para el framework multiagente LightJason basado en Java en diversos escenarios de prueba.