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跨平台

  • Un framework ligero en C++ para construir agentes de IA locales usando llama.cpp, con plugins y memoria de conversación.
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    ¿Qué es llama-cpp-agent?
    llama-cpp-agent es un framework de código abierto en C++ para ejecutar agentes de IA completamente offline. Aprovecha el motor de inferencia llama.cpp para proporcionar interacciones rápidas y de baja latencia, y soporta un sistema modular de plugins, memoria configurable y ejecución de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas personalizadas, cambiar entre diferentes modelos LLM locales y construir asistentes conversacionales centrados en la privacidad sin dependencias externas.
    Características principales de llama-cpp-agent
    • Sistema modular de plugins para herramientas personalizadas
    • Gestión de memoria de conversación
    • Soporte multi-LLM mediante llama.cpp
    • Inferencia offline y local para privacidad
    • Flujos de trabajo configurables de prompt y tareas
  • Notte es un marco de Python de código abierto para construir agentes de IA personalizables con memoria, integración de herramientas y razonamiento de múltiples pasos.
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    ¿Qué es Notte?
    Notte es un marco de Python centrado en el desarrollador, diseñado para orquestar agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de memoria integrados para almacenar y recuperar el contexto de la conversación, integración flexible de herramientas para APIs externas o funciones personalizadas, y un motor de planificación que secuencia las tareas. Con Notte, puedes prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de análisis de datos o flujos de trabajo automatizados, beneficiándote además de la extensibilidad de código abierto y soporte multiplataforma.
  • Un marco de código abierto modular para diseñar agentes de IA personalizados con integración de herramientas y gestión de memoria.
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    ¿Qué es AI-Creator?
    AI-Creator proporciona una arquitectura flexible para crear agentes de IA que puedan realizar tareas, interactuar mediante lenguaje natural y aprovechar herramientas externas. Incluye módulos para gestión de prompts, razonamiento en cadena, memoria de sesiones y pipelines personalizables. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes mediante configuraciones JSON sencillas o código, integrar APIs y bases de datos como herramientas y desplegar agentes como servicios web o aplicaciones CLI. El marco admite extensibilidad y modularidad, lo que lo hace ideal para prototipar chatbots, asistentes virtuales y trabajadores digitales especializados.
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