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實時監控工具

  • Marco de trabajo de código abierto para orquestar múltiples agentes de IA que impulsan flujos de trabajo automatizados, delegación de tareas e integraciones colaborativas de LLM.
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    ¿Qué es AgentFarm?
    AgentFarm proporciona un marco completo para coordinar diversos agentes de IA en un sistema unificado. Los usuarios pueden programar comportamientos especializados de agentes en Python, asignar roles (gestor, trabajador, analizador) y crear colas de tareas para procesamiento en paralelo. Se integra perfectamente con los principales servicios LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permitiendo enrutamiento dinámico de prompts y selección de modelos. El panel de control integrado rastrea el estado de los agentes, registra interacciones y visualiza el rendimiento del flujo de trabajo. Con plugins modulares para APIs personalizadas, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades, automatizar manejo de errores y monitorear la utilización de recursos. Ideal para desplegar pipelines de múltiples etapas, AgentFarm mejora la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad en automatización impulsada por IA.
  • Un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente basado en Python para tareas de búsqueda cooperativa con comunicación y recompensas configurables.
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    ¿Qué es Cooperative Search Environment?
    El entorno de búsqueda cooperativa proporciona un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente flexible y compatible con gym, diseñado para tareas de búsqueda cooperativa en espacios en cuadrícula discretos y continuos. Los agentes operan bajo observabilidad parcial y pueden compartir información basándose en topologías de comunicación personalizables. El marco soporta escenarios predefinidos como búsqueda y rescate, seguimiento de objetivos dinámicos y mapeo colaborativo, con API para definir entornos personalizados y estructuras de recompensa. Se integra a la perfección con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3 y Ray RLlib, incluye utilidades de registro para análisis de rendimiento y herramientas de visualización integradas para monitoreo en tiempo real. Los investigadores pueden ajustar tamaños de cuadrículas, conteo de agentes, rangos de sensores y mecanismos de compartición de recompensas para evaluar estrategias de coordinación y probar nuevos algoritmos de manera efectiva.
  • Desbloquea el potencial de la IA con la plataforma en la nube de Tromero.
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    ¿Qué es Tromero Tailor?
    Tromero es una plataforma avanzada de entrenamiento y hospedaje de IA que aprovecha la tecnología blockchain para ofrecer a las empresas una ventaja competitiva. Permite a los usuarios entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera más eficiente y con costes reducidos. Diseñada para la escalabilidad y la facilidad de uso, Tromero admite clústeres de GPU y ofrece varias herramientas para la evaluación del rendimiento, el benchmarking y la monitorización en tiempo real. Ya sea que busques entrenar modelos complejos o alojar aplicaciones de IA, Tromero proporciona un marco integral que maximiza la utilización de recursos y minimiza los gastos.
  • AgentsFlow orquesta múltiples agentes de IA en flujos de trabajo personalizables, permitiendo la ejecución automatizada, secuencial y paralela de tareas.
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    ¿Qué es AgentsFlow?
    AgentsFlow abstrae cada agente de IA como un nodo en un grafo dirigido, permitiendo a los desarrolladores diseñar visual y programáticamente pipelines complejos. Cada nodo puede representar una llamada a LLM, una tarea de preprocesamiento de datos o lógica de decisión, y puede conectarse para activar acciones subsecuentes según salidas o condiciones. El marco soporta bifurcaciones, bucles y ejecución paralela, con manejo de errores, reintentos y controles de tiempo de espera integrados. AgentsFlow se integra con los principales proveedores de LLM, modelos personalizados y APIs externas. Su tablero de monitoreo ofrece registros en tiempo real, métricas y visualización de flujo, facilitando la depuración y optimización. Con un sistema de plugins y API REST, AgentsFlow puede extenderse e integrarse en pipelines CI/CD, servicios en la nube o aplicaciones personalizadas, haciéndolo ideal para flujos de trabajo AI escalables y de producción.
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