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Soluciones Agentenbasierte Anwendungen ajustadas a tus proyectos

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Agentenbasierte Anwendungen

  • chainlit.io

    Construya aplicaciones de IA conversacional rápidamente con el marco Python de código abierto Chainlit.
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    ¿Qué es chainlit.io?
    Chainlit es un marco Python asincrónico de código abierto diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir y desplegar rápidamente aplicaciones escalables de IA conversacional y de agentes. Soporta integraciones con bibliotecas y marcos populares de Python para proporcionar una experiencia de desarrollo fluida. Con Chainlit, los usuarios pueden crear aplicaciones de chat listas para producción que pueden manejar interacciones complejas y mantener el contexto de conversación.
    Características principales de chainlit.io
    • Código abierto
    • Basado en Python
    • Integración con bibliotecas populares
    • Escalabilidad
    • Soporte para interacciones complejas
    Pros y Contras de chainlit.io

    Desventajas

    Ventajas

    Soporta la construcción de aplicaciones de IA conversacional personalizables con lógica en Python.
    Proporciona múltiples opciones de despliegue, incluyendo aplicaciones web y chatbots.
    Se integra con muchas plataformas populares de IA y LLM.
    Ofrece métodos de autenticación flexibles, incluyendo OAuth.
    Comunidad grande y activa con contribuciones sustanciales de código abierto.
    Documentación completa para usuarios y desarrolladores.
    Precios de chainlit.io
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://chainlit.io

  • demo_smolagents

    Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
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    ¿Qué es demo_smolagents?
    demo_smolagents es una implementación de referencia de SmolAgents, un microframework en Python para crear agentes de IA autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Esta demo incluye ejemplos de cómo configurar agentes individuales con kits de herramientas específicos, establecer canales de comunicación entre agentes y gestionar dinámicamente la transferencia de tareas. Muestra integración con LLM, invocación de herramientas, gestión de prompts y patrones de orquestación para construir sistemas multi-agente que puedan realizar acciones coordinadas según la entrada del usuario y resultados intermedios.
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