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AI開発

  • CopilotKit es un SDK en Python para crear agentes de IA con integración múltiple de herramientas, gestión de memoria y LangGraph conversacional.
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    ¿Qué es CopilotKit?
    CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.
  • Servicios de anotación de imágenes para aplicaciones de IA.
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    ¿Qué es DataVLab?
    DataVLab proporciona servicios de anotación de imágenes de primer nivel para ayudar en el desarrollo y despliegue rápidos de proyectos de IA y visión por computadora. Sus servicios cuentan con procesos de anotación manual, automática y asistida por IA, garantizando precisión y eficiencia incluso en los casos más complejos. A través de equipos altamente especializados y soluciones personalizadas, DataVLab tiene como objetivo cumplir con los rigurosos estándares requeridos por diversas industrias como la agricultura, la biomedicina, la geoespacial y el mantenimiento.
  • DreamGPT es un marco de agentes de IA de código abierto que automatiza tareas utilizando agentes basados en GPT con herramientas modulares y memoria.
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    ¿Qué es DreamGPT?
    DreamGPT es una plataforma de código abierto versátil diseñada para simplificar el desarrollo, configuración y despliegue de agentes IA impulsados por modelos GPT. Provee un SDK en Python fácil de usar y una interfaz de línea de comandos para crear nuevos agentes, gestionar la historia de conversaciones con backend de memoria personalizables y integrar herramientas externas mediante un sistema de plugins estandarizado. Los desarrolladores pueden definir flujos de solicitud personalizados, conectar a APIs o bases de datos para generación mejorada y monitorear el rendimiento del agente mediante registros y telemetría integrados. Su arquitectura modular soporta escalamiento horizontal en entornos en la nube y garantiza un manejo seguro de los datos de usuario. Con plantillas predefinidas para asistentes, chatbots y trabajadores digitales, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes IA especializados para atención al cliente, análisis de datos, automatización y más.
  • Un marco modular de Node.js que convierte LLM en agentes de IA personalizables que orquestan complementos, llamadas a herramientas y flujos de trabajo complejos.
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    ¿Qué es EspressoAI?
    EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.
  • GoLC es un marco de cadenas LLM basado en Go que permite plantillas de respuestas, recuperación, memoria y flujos de trabajo de agentes basados en herramientas.
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    ¿Qué es GoLC?
    GoLC proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para construir cadenas de modelos de lenguaje y agentes en Go. En su núcleo, incluye gestión de cadenas, plantillas de respuesta personalizables e integración fluida con los principales proveedores de LLM. A través de cargadores de documentos y almacenes vectoriales, GoLC habilita la recuperación basada en incrustaciones, impulsando flujos de trabajo RAG. El marco soporta módulos de memoria con estado para contextos conversacionales y una arquitectura ligera de agentes para orquestar razonamiento de múltiples pasos y llamadas a herramientas. Su diseño modular permite integrar herramientas, fuentes de datos y manejadores de salida personalizados. Con rendimiento nativo de Go y dependencias mínimas, GoLC agiliza el desarrollo de pipelines de IA, siendo ideal para construir chatbots, asistentes de conocimiento, agentes de razonamiento automatizado y servicios de backend de nivel de producción en Go.
  • Hyperbolic Time Chamber permite a los desarrolladores construir agentes de IA modulares con gestión avanzada de memoria, encadenamiento de prompts e integración personalizada de herramientas.
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    ¿Qué es Hyperbolic Time Chamber?
    Hyperbolic Time Chamber proporciona un entorno flexible para construir agentes de IA, ofreciendo componentes para gestión de memoria, orquestación de ventanas de contexto, encadenamiento de prompts, integración de herramientas y control de ejecución. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes mediante bloques modulares, configuran memorias personalizadas (a corto y largo plazo) y enlazan APIs externas o herramientas locales. El marco incluye soporte asíncrono, registros y utilidades de depuración, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues de agentes complejos en proyectos Python.
  • Un módulo Java que proporciona operaciones Boolean (AND, OR, NOT, XOR) como acciones para agentes LightJason.
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    ¿Qué es Java-Action-Bool?
    Java-Action-Bool se integra perfectamente con el marco multi-agente LightJason, permitiendo a los desarrolladores aprovechar acciones de lógica booleana predefinidas en sus programas de agentes. En lugar de escribir verificaciones booleanas personalizadas, puede llamar a acciones como ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot y más. Estas acciones evalúan valores de verdad en tiempo de ejecución para guiar el comportamiento del agente, reduciendo código repetitivo y simplificando definiciones de planes en sistemas de agentes cognitivos y reactivos.
  • Una plataforma sin código para el rápido desarrollo de IA multimodal.
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    ¿Qué es Jiva.ai?
    Jiva.ai es una plataforma sin código diseñada para simplificar el proceso de desarrollo de IA. Ya esté trabajando con imágenes, videos, textos, audios o datos estructurados, Jiva.ai ayuda a gestionar todos los requisitos de IA de su organización de principio a fin. Conecta múltiples verticles de datos para crear ideas significativas y multimodales. Jiva.ai democratiza el acceso a habilidades en ciencia de datos e IA dentro de su equipo existente, permitiéndole diseñar, crear y desplegar soluciones de IA de manera eficiente.
  • LastMile AI simplifica el desarrollo de IA con una plataforma poderosa e integrada para desarrolladores.
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    ¿Qué es LastMile AI?
    LastMile AI es una plataforma avanzada de desarrollo de aplicaciones de IA, diseñada para facilitar el trabajo de los desarrolladores de software y equipos de producto. Al aprovechar la IA generativa, proporciona un conjunto de herramientas para construir, probar y desplegar aplicaciones impulsadas por IA de forma fluida. Ya sea la gestión de datos de negocios o la integración de IA, LastMile AI ofrece una solución eficiente, segura y escalable, permitiendo a los usuarios maximizar su productividad y impulsar el crecimiento empresarial.
  • Plataforma de desarrollo de IA para prototipado, capacitación y implementación.
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    ¿Qué es Lightning AI?
    Lightning AI es una plataforma integral que integra sus herramientas favoritas de aprendizaje automático en una interfaz cohesiva. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la escalabilidad y la implementación. Diseñada por los creadores de PyTorch Lightning, esta plataforma proporciona capacidades robustas para codificación colaborativa, prototipado fluido, entrenamiento escalable y servicio sin esfuerzo de modelos de IA. La interfaz basada en la nube garantiza cero configuración y una experiencia de usuario fluida.
  • Reduzca sus costos de entrenamiento de ML hasta en un 80 % utilizando el SDK de Lumino.
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    ¿Qué es Lumino AI?
    Lumino Labs proporciona una plataforma integral para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA. Incluye un SDK intuitivo que permite a los usuarios crear modelos utilizando plantillas preconfiguradas o modelos personalizados. Los usuarios pueden desplegar sus modelos en segundos, asegurando flujos de trabajo rápidos y eficientes. La plataforma admite escalado automático para eliminar costos de GPU ociosos y ayuda a monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real. Lumino Labs enfatiza la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo, permitiendo que los usuarios mantengan el control total sobre sus conjuntos de datos. La plataforma también ofrece beneficios en costos, reduciendo los gastos de entrenamiento hasta en un 80%.
  • Una plantilla de inicio de FastAPI de código abierto que aprovecha Pydantic y OpenAI para esbozar puntos finales de API impulsados por IA con configuraciones de agentes personalizables.
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    ¿Qué es Pydantic AI FastAPI Starter?
    Este proyecto inicial proporciona una aplicación FastAPI lista para usar, preconfigurada para el desarrollo de agentes IA. Usa Pydantic para la validación de solicitudes/respuestas, configuración basada en el entorno para claves API de OpenAI, y scaffolding modular de puntos finales. Las funciones incorporadas incluyen documentación Swagger UI, manejo de CORS y registro estructurado, permitiendo a los equipos crear prototipos y desplegar rápidamente puntos finales impulsados por IA sin carga de código repetitivo. Los desarrolladores solo definen modelos Pydantic y funciones de agente para obtener un servidor API listo para producción.
  • MindSpore es un marco de aprendizaje profundo flexible para todos los escenarios.
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    ¿Qué es mindspore.cn?
    MindSpore está diseñado para simplificar el desarrollo y la implementación de modelos de IA en varias plataformas. Sus características clave incluyen APIs fáciles de usar, ejecución eficiente y soporte para una amplia gama de hardware. MindSpore facilita el desarrollo colaborativo y la utilización eficiente de recursos, lo que lo hace ideal para la investigación, aplicaciones industriales y fines educativos. Además, ofrece medidas de seguridad y privacidad robustas, asegurando el uso seguro de las tecnologías de IA.
  • Un marco de RL que ofrece herramientas de entrenamiento y evaluación de PPO, DQN para desarrollar agentes competitivos en el juego Pommerman.
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    ¿Qué es PommerLearn?
    PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.
  • Rigging es un marco de código abierto en TypeScript para orquestar agentes de IA con herramientas, memoria y control de flujo de trabajo.
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    ¿Qué es Rigging?
    Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.
  • Arcade es un framework de código abierto en JavaScript para construir agentes de IA personalizables con orquestación de API y capacidades de chat.
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    ¿Qué es Arcade?
    Arcade es un framework orientado a desarrolladores que simplifica la construcción de agentes IA mediante un SDK cohesivo y una interfaz de línea de comandos. Con una sintaxis familiar JS/TS, puedes definir flujos de trabajo que integran llamadas a grandes modelos de lenguaje, endpoints API externos y lógica personalizada. Arcade gestiona automáticamente la memoria de las conversaciones, el agrupamiento de contexto y el manejo de errores. Con funciones como modelos plug-in, invocación de herramientas y un playground local para pruebas, puedes iterar rápidamente. Ya sea automatizando soporte al cliente, generando reportes o coordinando pipelines de datos complejos, Arcade optimiza el proceso y ofrece herramientas para el despliegue en producción.
  • scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
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    ¿Qué es scenario-go?
    scenario-go funciona como un marco robusto para construir agentes de IA en Go permitiendo a los desarrolladores crear definiciones de escenarios que especifiquen interacciones paso a paso con modelos de lenguaje grandes. Cada escenario puede incorporar plantillas de prompts, funciones personalizadas y almacenamiento de memoria para mantener el estado de la conversación en múltiples turnos. La caja de herramientas se integra con los principales proveedores de LLM vía APIs RESTful, permitiendo ciclos dinámicos de entrada y salida y ramificaciones condicionales basadas en respuestas de IA. Con registro de logs y manejo de errores integrados, scenario-go simplifica el depurado y la monitorización de flujos de trabajo de IA. Los desarrolladores pueden componer componentes de escenarios reutilizables, encadenar varias tareas de IA y extender la funcionalidad mediante plugins. El resultado es una experiencia de desarrollo optimizada para construir chatbots, pipelines de extracción de datos, asistentes virtuales y agentes de soporte al cliente totalmente en Go.
  • Un marco de trabajo .NET C# para construir y coordinar agentes de IA basados en GPT con instrucciones declarativas, memoria y transmisión.
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    ¿Qué es Sharp-GPT?
    Sharp-GPT permite a los desarrolladores de .NET crear agentes de IA robustos aprovechando atributos personalizados en interfaces para definir plantillas de solicitud, configurar modelos y gestionar la memoria conversacional. Ofrece salida en streaming para interacción en tiempo real, deserialización automática de JSON para respuestas estructuradas y soporte incorporado para estrategias de respaldo y registro. Con clientes HTTP plug-in y abstracción de proveedores, puedes cambiar fácilmente entre OpenAI, Azure u otros servicios LLM. Ideal para chatbots, generación de contenido, resumen, clasificación y más, Sharp-GPT reduce la cantidad de código repetitivo y acelera el desarrollo de agentes de IA en Windows, Linux o macOS.
  • Crea agentes impulsados por IA rápidamente con la plataforma sin código de SmythOS.
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    ¿Qué es SmythOS?
    SmythOS es una plataforma revolucionaria que permite a los usuarios construir agentes de IA en minutos sin necesidad de escribir código. Aprovechando una amplia biblioteca de plantillas preconstruidas e integrándose con más de un millón de modelos de IA y 300 millones de API, los usuarios pueden crear, personalizar y desplegar rápidamente agentes de IA para diversas aplicaciones. La plataforma admite la funcionalidad de arrastrar y soltar para una integración fluida de diferentes servicios y depuración en tiempo real, lo que la hace accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
  • Un marco de trabajo de Python de código abierto para construir agentes de IA modulares con LLMs plugables, memoria, integración de herramientas y planificación de múltiples pasos.
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    ¿Qué es SyntropAI?
    SyntropAI es una biblioteca de Python orientada al desarrollador diseñada para simplificar la construcción de agentes de IA autónomos. Proporciona una arquitectura modular con componentes centrales para la gestión de memoria, integración de herramientas y API, abstracción del backend LLM y un motor de planificación que orquesta flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, configurar memoria persistente o de corto plazo y seleccionar entre proveedores LLM soportados. SyntropAI también incluye hooks de registro y monitoreo para rastrear decisiones del agente. Sus módulos de instalación rápida permiten a los equipos iterar rápidamente en comportamientos del agente, siendo ideal para chatbots, asistentes de conocimiento, bots de automatización de tareas y prototipos de investigación.
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