Herramientas agentes baseados em dados de alto rendimiento

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agentes baseados em dados

  • Agentin es un framework de Python para crear agentes IA con memoria, integración de herramientas y orquestación multi-agente.
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    ¿Qué es Agentin?
    Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.
    Características principales de Agentin
    • Gestión de memoria conversacional
    • Integración de herramientas y APIs
    • Orquestación de múltiples agentes
    • Módulos de planificación y decisión
    • Workflows personalizables
    • Hooks de registro y monitoreo
  • Un marco de Python para construir agentes de IA modulares con memoria, planificación e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Linguistic Agent System?
    El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.
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