Modular LLM Architecture
0 ReseñasLa Arquitectura Modular LLM es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores ensamblar agentes impulsados por LLM usando componentes modulares. Incluye soporte incorporado para almacenamiento de memoria, integración dinámica de herramientas, plantillas de indicaciones y flujos de control flexibles. Al combinar estos módulos, puede prototipar rápidamente chatbots, sistemas de preguntas y respuestas o asistentes automatizados adaptados a tareas específicas, facilitando un desarrollo simplificado y una fácil extensibilidad.
Plataformas y frameworks de IA
Bibliotecas de herramientas
#arquitectura modular
#aplicaciones LLM
#gestión de memoria
#integración de herramientas dinámicas
#gestión de prompts
#orquestación de agentes
#diseño composable
#desarrollo de agentes IA
#módulos personalizables
#integración de API
#razonamiento en múltiples pasos
#IA consciente del contexto
#componentes reutilizables
#Soluciones Escalables
#aceleración del desarrollo
#control de flujos de trabajo
#recuperación de datos
#comportamiento flexible de IA
#marco extensible
#Herramientas de prototipado
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
Modular LLM Architecture
La Arquitectura Modular LLM es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores ensamblar agentes impulsados por LLM usando componentes modulares. Incluye soporte incorporado para almacenamiento de memoria, integración dinámica de herramientas, plantillas de indicaciones y flujos de control flexibles. Al combinar estos módulos, puede prototipar rápidamente chatbots, sistemas de preguntas y respuestas o asistentes automatizados adaptados a tareas específicas, facilitando un desarrollo simplificado y una fácil extensibilidad.
Plataformas y frameworks de IA
Bibliotecas de herramientas
#arquitectura modular
#aplicaciones LLM
#gestión de memoria
#integración de herramientas dinámicas
#gestión de prompts
#orquestación de agentes
#diseño composable
#desarrollo de agentes IA
#módulos personalizables
#integración de API
#razonamiento en múltiples pasos
#IA consciente del contexto
#componentes reutilizables
#Soluciones Escalables
#aceleración del desarrollo
#control de flujos de trabajo
#recuperación de datos
#comportamiento flexible de IA
#marco extensible
#Herramientas de prototipado
...
Destacados
¿Qué es Modular LLM Architecture?
La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.
¿Quién usará Modular LLM Architecture?
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores en IA conversacional
- Arquitectos de software
¿Cómo usar Modular LLM Architecture?
- Paso 1: Clona el repositorio con `git clone https://github.com/ako1983/modular-llm-architecture`
- Paso 2: Instala dependencias usando `pip install -r requirements.txt`
- Paso 3: Define o configura módulos de memoria, herramienta y indicaciones en tu script de Python
- Paso 4: Ensambla los módulos en una tubería usando el motor de orquestación
- Paso 5: Ejecuta tu script de agente y prueba las interacciones
- Paso 6: Extiende o personaliza los módulos para agregar nuevas capacidades
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Modular LLM Architecture
Las características principales
- Arquitectura de tuberías modulares
- Módulos de gestión de memoria
- Integración dinámica de herramientas
- Gestión de plantillas de indicaciones
- Motor de orquestación de agentes
- Soporte para múltiples backends de LLM
- Puntos de extensión para módulos personalizados
Los beneficios
- Composición flexible de comportamientos de agentes
- Componentes reutilizables en proyectos
- Prototipado acelerado de agentes de IA
- Control transparente sobre los flujos de trabajo
- Fácil integración con APIs externas
- Código escalable y mantenible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Modular LLM Architecture
- Chatbots de atención al cliente
- Asistentes de investigación automatizados
- Sistemas personalizados de preguntas y respuestas
- Flujos de trabajo de automatización de tareas
- Interfaces conversacionales que consideran el contexto
FAQs sobre Modular LLM Architecture
Información de la Compañía Modular LLM Architecture
Reseñas de Modular LLM Architecture
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Modular LLM Architecture?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- AutoGPT
- AgentForge
También te puede gustar：
Gobii permite a los equipos crear trabajadores digitales autónomos 24/7 para automatizar la investigación web y tareas rutinarias.
Neon AI simplifica la colaboración en equipo a través de agentes de IA personalizados.
Salesloft es una plataforma impulsada por IA que mejora el compromiso de ventas y la automatización de flujos de trabajo.
Autogpt es una biblioteca Rust para construir agentes IA autónomos que interactúan con la API de OpenAI para completar tareas de múltiples pasos
Angular es un marco de desarrollo web para construir aplicaciones modernas y escalables.
Un constructor de canalizaciones RAG impulsado por IA que ingiere documentos, genera incrustaciones y proporciona preguntas y respuestas en tiempo real a través de interfaces de chat personalizables.
Freddy AI automatiza inteligentemente las tareas rutinarias de soporte al cliente.
Soluciones impulsadas por IA para monitoreo inteligente y detección de anomalías.
Una plataforma para construir y operar fácilmente aplicaciones de IA generativa.
BrandCrowd ofrece logos personalizables, tarjetas de visita y diseños para redes sociales con miles de plantillas.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Skywork AI es una herramienta innovadora para aumentar la productividad utilizando IA.
Los Agentes de IA de Five9 mejoran las interacciones con el cliente mediante la automatización inteligente.
El marco Mosaic AI Agent mejora las capacidades de IA con técnicas de recuperación de datos y generación avanzada.
Windsurf AI Agent ayuda a optimizar las condiciones de windsurf y las recomendaciones de equipo.
Glean es una plataforma de asistente AI para la búsqueda empresarial y el descubrimiento del conocimiento.
NVIDIA Cosmos empodera a los desarrolladores de IA con herramientas avanzadas para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos.
Plataforma de servicio al cliente impulsada por IA que ofrece soluciones de comunicación eficientes.
Un marco que enruta dinámicamente solicitudes entre múltiples LLM y utiliza GraphQL para gestionar eficazmente los prompts compuestos.
Planificador de viajes impulsado por IA para escapadas personalizadas.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
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.
Biblioteca de Python con interfaz de chat interactiva basada en Flet para construir agentes LLM, con soporte para ejecución de herramientas y memoria.
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.
Estudio web todo‑en‑uno que convierte texto e imágenes en arte estilo anime, personajes, voces y cortometrajes.
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.
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
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.
Un envoltorio Python que permite llamadas sin obstáculos a la API de Anthropic Claude a través de interfaces SDK Python de OpenAI existentes.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
Java-Action-Storage es un módulo de LightJason que registra, almacena y recupera acciones de agentes para aplicaciones multi-agente distribuidas.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.