コンテクストメモリ

  • LLM-Agent es una biblioteca de Python para crear agentes basados en LLM que integran herramientas externas, ejecutan acciones y gestionan flujos de trabajo.
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    ¿Qué es LLM-Agent?
    LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.
  • Un marco de chatbot de código abierto que orquesta múltiples agentes de OpenAI con memoria, integración de herramientas y gestión de contexto.
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    ¿Qué es OpenAI Agents Chatbot?
    OpenAI Agents Chatbot permite a los desarrolladores integrar y gestionar múltiples agentes de IA especializados (por ejemplo, herramientas, recuperación de conocimientos, módulos de memoria) en una sola aplicación conversacional. Ofrece orquestación paso a paso, memoria basada en sesión, puntos finales de herramientas configurables y interacción fluida con la API de OpenAI. Los usuarios pueden personalizar el comportamiento de cada agente, desplegar localmente o en entornos cloud, y extender el marco con módulos adicionales. Esto acelera el desarrollo de chatbots avanzados, asistentes virtuales y sistemas de automatización de tareas.
  • AgentScope es un marco de trabajo en Python de código abierto que habilita agentes de IA con planificación, gestión de memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es AgentScope?
    AgentScope es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes proporcionando componentes modulares para planificación dinámica, almacenamiento de memoria contextual e integración de herramientas/API. Soporta múltiples backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y ofrece pipelines personalizables para la ejecución de tareas, síntesis de respuestas y recuperación de datos. La arquitectura de AgentScope permite la creación rápida de bots conversacionales, agentes de automatización de flujos de trabajo, y asistentes de investigación, manteniendo la extensibilidad y escalabilidad.
  • Egg AI ofrece un entorno sin código para construir, integrar y desplegar agentes IA personalizados para automatizar flujos de trabajo complejos.
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    ¿Qué es Egg AI?
    Egg AI permite a las organizaciones crear agentes IA a medida adaptados a necesidades empresariales específicas, como soporte al cliente, compromiso de ventas y recuperación de conocimientos internos. A través de una interfaz de arrastrar y soltar, los usuarios definen lógica conversacional, incorporan ramas condicionales e integran APIs RESTful, bases de datos y servicios de terceros como Slack o Zendesk. La plataforma soporta módulos de memoria para mantener el contexto del usuario, habilitando diálogos personalizados y coherentes. Los agentes pueden desplegarse en sitios web, plataformas de mensajería o integrar en aplicaciones móviles y de escritorio. Herramientas de prueba robustas y monitoreo en tiempo real facilitan mejoras iterativas, mientras que la seguridad y los controles de acceso a nivel empresarial aseguran la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo. Con escalado automático, los agentes Egg AI manejan cargas de trabajo variables sin problemas, reduciendo la intervención manual y acelerando la puesta en marcha.
  • Una plataforma de agentes IA basada en la web que permite la planificación y ejecución autónoma de tareas con integración de herramientas API.
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    ¿Qué es Agentic AI?
    Agentic AI proporciona un entorno completamente basado en la web donde los usuarios definen objetivos para agentes autónomos. Cada agente analiza las metas, selecciona las herramientas o APIs apropiadas, ejecuta tareas en secuencia y se adapta en función de resultados intermedios. La plataforma incluye gestión de memoria para mantener el contexto, un panel de control en tiempo real para monitorear el progreso y configuraciones de agentes personalizables. Los agentes pueden interactuar con servicios externos, obtener datos, generar informes y realizar decisiones automáticas para optimizar cargas operativas.
  • Un marco de agente IA autónomo de código abierto que ejecuta tareas, integra herramientas como navegadores y terminales, y utiliza la memoria mediante retroalimentación humana.
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    ¿Qué es SuperPilot?
    SuperPilot es un marco de agente IA autónomo que utiliza grandes modelos de lenguaje para realizar tareas de múltiples pasos sin intervención manual. Al integrar GPT y modelos de Anthropic, puede generar planes, llamar a herramientas externas como un navegador sin interfaz para web scraping, un terminal para ejecutar comandos de shell y módulos de memoria para retener contexto. Los usuarios definen metas y SuperPilot orquesta dinámicamente sub-tareas, mantiene una cola de tareas y se adapta a nueva información. La arquitectura modular permite agregar herramientas personalizadas, ajustar configuraciones de modelos y registrar interacciones. Con bucles de retroalimentación incorporados, la entrada humana puede perfeccionar la toma de decisiones y mejorar resultados. Esto hace que SuperPilot sea adecuado para automatizar investigación, tareas de codificación, pruebas y flujos de trabajo de procesamiento de datos rutinarios.
  • TinyAgent te permite crear y desplegar agentes de IA personalizados para automatizar tareas, investigaciones y generación de texto.
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    ¿Qué es TinyAgent?
    TinyAgent es un constructor de agentes de IA de bajo código que permite a cualquier persona diseñar, probar y desplegar agentes inteligentes. Define indicaciones personalizadas, integra APIs externas o fuentes de datos y configura la memoria del agente para mantener el contexto. Una vez configurados, los agentes se pueden usar a través de una interfaz de chat web, extensión de Chrome o código incrustado. Con análisis y registro, puedes monitorear el rendimiento y realizar iteraciones rápidamente. TinyAgent simplifica tareas repetitivas como generación de informes, clasificación de correos electrónicos y cualificación de prospectos, reduciendo el trabajo manual y aumentando la productividad del equipo.
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