Nestor es un framework de Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo de agentes de IA conversacionales. Ofrece gestión de memoria integrada, integración de herramientas y plugins, y orquestación fluida de llamadas a modelos de lenguaje grandes (LLM). Los desarrolladores pueden crear prototipos rápidamente de asistentes con estado, automatizar tareas y ampliar capacidades registrando funciones personalizadas como herramientas. Con Nestor, crear agentes IA sofisticados se vuelve sencillo y modular.
Nestor es un framework de Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo de agentes de IA conversacionales. Ofrece gestión de memoria integrada, integración de herramientas y plugins, y orquestación fluida de llamadas a modelos de lenguaje grandes (LLM). Los desarrolladores pueden crear prototipos rápidamente de asistentes con estado, automatizar tareas y ampliar capacidades registrando funciones personalizadas como herramientas. Con Nestor, crear agentes IA sofisticados se vuelve sencillo y modular.
Nestor proporciona una arquitectura modular para ensamblar agentes IA que mantienen el estado de la conversación, invocan herramientas externas y personalizan las pipelines de procesamiento. Las características principales incluyen almacenes de memoria basados en sesiones, un registro para funciones o plugins de herramientas, plantillas de prompts flexibles e interfaces unificadas para clientes LLM. Los agentes pueden ejecutar tareas secuenciales, realizar ramificaciones de decisiones e integrarse con APIs REST o scripts locales. Nestor no depende de un framework específico, permitiendo a los usuarios trabajar con OpenAI, Azure u otros proveedores de LLM autohospedados.
¿Quién usará Nestor?
desarrolladores de IA
científicos de datos
ingenieros de aprendizaje automático
ingenieros de software
investigadores
¿Cómo usar Nestor?
Paso 1: Instalar vía pip: pip install nestor
Paso 2: Importar Nestor y configurar el cliente LLM y la memoria
Paso 3: Definir y registrar funciones o plugins de herramientas
Paso 4: Crear un Agente con herramientas y memoria
Paso 5: Enviar prompts de usuario a agent.ask() y procesar respuestas
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Nestor
Las características principales
Orquestación LLM y plantillas de prompts
Gestión de memoria basada en sesiones
Integración de herramientas y plugins
Pipeline de tareas secuenciales
Clientes LLM independientes del proveedor
Los beneficios
Acelera el desarrollo de agentes
Diseño modular y extensible
De código abierto y comunitario
Soporta múltiples proveedores LLM
Integración sencilla con código personalizado
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Nestor
Construcción de chatbots con contexto persistente
Automatización de flujos de trabajo complejos
Creación de asistentes que consultan APIs
Desarrollo de agentes de soporte al cliente
Prototipado de herramientas de productividad impulsadas por IA