Rigging
Rigging es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir, probar y desplegar agentes de IA con herramientas personalizables, gestión de memoria y orquestación de flujos de trabajo en múltiples pasos. Se integra con OpenAI y Hugging Face, proporcionando interfaces seguras en tipos, componentes modulares y plugins extensibles para simplificar comportamientos complejos de agentes y conversaciones con estado.
Plataformas y frameworks de IA
Automatización de flujo de trabajo
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#marco de desarrollo
#Herramientas AI
#flujos de trabajo complejos
#herramientas de depuración
#orquestación de agentes
#desarrollo AI
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Rigging es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir, probar y desplegar agentes de IA con herramientas personalizables, gestión de memoria y orquestación de flujos de trabajo en múltiples pasos. Se integra con OpenAI y Hugging Face, proporcionando interfaces seguras en tipos, componentes modulares y plugins extensibles para simplificar comportamientos complejos de agentes y conversaciones con estado.
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¿Qué es Rigging?
Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.
¿Quién usará Rigging?
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
- Startups tecnológicas
- Laboratorios de investigación
¿Cómo usar Rigging?
- Paso 1: Instale Rigging vía npm install rigging
- Paso 2: Importar Rigging y configurar su proveedor LLM preferido
- Paso 3: Definir y registrar herramientas, manejadores de memoria y utilidades
- Paso 4: Crear flujos de trabajo de agentes enlazando nodos y callbacks
- Paso 5: Ejecutar el agente, monitorear la salida y revisar logs
- Paso 6: Ampliar funcionalidad con plugins personalizados y ganchos de eventos
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Rigging
Las características principales
- Registro de herramientas y funciones
- Integración de modelos (OpenAI, Hugging Face)
- Gestión de memoria y contexto
- Orquestación de workflows y cadenas
- Eventos de callback y registros
- Sistema de plugins y extensiones
- SDK en TypeScript con seguridad de tipos
Los beneficios
- Acelera el desarrollo de agentes IA
- Permite componentes modulares y reutilizables
- Simplifica la orquestación compleja de workflows
- Asegura compatibilidad entre modelos
- Mejora la mantenibilidad y depuración
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Rigging
- Chatbots de servicio al cliente con memoria
- Pipelines de procesamiento automatizado de datos
- Workflows de generación de contenido impulsados por IA
- Agentes asistentes para análisis
- Agentes de monitoreo y alertas
FAQs sobre Rigging
Información de la Compañía Rigging
Análisis de Rigging
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
471
Duración Promedio de Visita
00:00:00
Páginas por Visita
1.00
Tasa de Rebote
100.00%
Nov 2025 - Jan 2026 Todo el Tráfico
Reseñas de Rigging
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Rigging?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Botpress
- Rasa
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