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разработка рабочих процессов

  • Un proxy HTTP para llamadas a la API de agentes de IA que permite streaming, caching, registro y parámetros de solicitud personalizables.
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    ¿Qué es MCP Agent Proxy?
    El MCP Agent Proxy funciona como un servicio middleware entre sus aplicaciones y la API de OpenAI. Transfiere transparentemente llamadas a ChatCompletion y Embedding, gestiona respuestas en streaming para los clientes, almacena en caché resultados para mejorar el rendimiento y reducir costos, registra metadatos de solicitudes y respuestas para depuración, y permite la personalización en tiempo real de los parámetros API. Los desarrolladores pueden integrarlo en frameworks existentes para simplificar el procesamiento multi-canal y mantener un endpoint centralizado para todas las interacciones con IA.
  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que permite la coordinación y gestión de múltiples agentes de IA para la ejecución colaborativa de tareas.
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    ¿Qué es Multi-Agent Coordination?
    Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.
  • Bibliotecas cliente para el marco Spider que ofrecen interfaces Node.js, Python y CLI para orquestar flujos de trabajo de agentes IA a través de APIs.
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    ¿Qué es Spider Clients?
    Spider Clients son SDKs ligeros específicos de cada lenguaje que se comunican con un servidor de orquestación Spider para coordinar tareas de agentes IA. Usando solicitudes HTTP, los clientes permiten abrir sesiones interactivas, enviar cadenas de múltiples pasos, registrar herramientas personalizadas y recuperar respuestas IA en streaming en tiempo real. Manejan autenticación, serialización de plantillas de prompts y recuperación de errores en segundo plano, manteniendo APIs consistentes entre Node.js y Python. Los desarrolladores pueden configurar políticas de reintentos, registrar metadatos y agregar middleware personalizados para interceptar solicitudes. El cliente CLI soporta pruebas rápidas y prototipado de workflows en la terminal. En conjunto, estos clientes aceleran el desarrollo de agentes impulsados por IA, abstraen detalles de red y protocolo de bajo nivel, permitiendo a los equipos centrarse en el diseño de prompts y orquestación lógica.
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