Cerebellum
0 ReseñasCerebellum es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes inteligentes de IA. Ofrece planificación declarativa, orquestación dinámica de herramientas y módulos de memoria persistente. Los desarrolladores pueden definir tareas en cadenas, invocar APIs externas o utilidades como herramientas, y mantener el contexto de la conversación mediante almacenes de memoria. Con adaptadores extensibles para modelos de lenguaje, Cerebellum simplifica la construcción de agentes que razonan, planifican e interactúan en sesiones prolongadas.
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Cerebellum
Cerebellum es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes inteligentes de IA. Ofrece planificación declarativa, orquestación dinámica de herramientas y módulos de memoria persistente. Los desarrolladores pueden definir tareas en cadenas, invocar APIs externas o utilidades como herramientas, y mantener el contexto de la conversación mediante almacenes de memoria. Con adaptadores extensibles para modelos de lenguaje, Cerebellum simplifica la construcción de agentes que razonan, planifican e interactúan en sesiones prolongadas.
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¿Qué es Cerebellum?
Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.
¿Quién usará Cerebellum?
- Investigadores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software
- Equipos de I+D
- Científicos de datos
¿Cómo usar Cerebellum?
- Paso 1: Instala Cerebellum mediante pip: pip install cerebellum-core
- Paso 2: Importa la biblioteca y registra tus herramientas personalizadas
- Paso 3: Define una clase Plan con tareas secuenciales o llamadas a herramientas
- Paso 4: Configura módulos de memoria y selecciona un adaptador de modelo de lenguaje
- Paso 5: Crea una instancia de un agente con tu Plan, herramientas y configuración de memoria
- Paso 6: Llama a agent.run(input) para ejecutar la canalización del agente
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Cerebellum
Las características principales
- Marco de planificación declarativa
- Integración dinámica de herramientas
- Módulos de memoria persistente
- Soporte para múltiples modelos
- Motor de ejecución impulsado por eventos
Los beneficios
- Acelera el desarrollo de agentes de IA
- Mantiene interacciones con estado
- Simplifica la orquestación de herramientas
- Mejora la reproducibilidad
- Diseño de código abierto y extensible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Cerebellum
- Automatización de flujos de soporte al cliente
- Construcción de asistentes virtuales personales
- Orquestación de pipelines de procesamiento de datos
- Desarrollo de bots conversacionales con memoria
- Investigación y prototipado en IA
FAQs sobre Cerebellum
Información de la Compañía Cerebellum
Reseñas de Cerebellum
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Cerebellum?
- LangChain
- Haystack
- Auto-GPT
- LlamaIndex
- AgentGPT
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