Herramientas architecture modulaire IA de alto rendimiento

Accede a soluciones architecture modulaire IA que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

architecture modulaire IA

  • Un kit de herramientas basado en Python para construir agentes de IA con cadenas de prompt, planificación y flujos de trabajo de ejecución en AWS Bedrock.
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    ¿Qué es Bedrock Engineer?
    Bedrock Engineer proporciona a los desarrolladores una forma estructurada y modular de construir agentes de IA aprovechando modelos base de AWS Bedrock como Amazon Titan y Anthropic Claude. El kit incluye flujos de trabajo de ejemplo para recuperación de datos, análisis de documentos, razonamiento automatizado y planificación en múltiples pasos. Gestiona el contexto de sesión, se integra con AWS IAM para un acceso seguro y soporta plantillas de prompts personalizadas. Al abstraer código redundante, Bedrock Engineer acelera el desarrollo de chatbots, herramientas de resumen y asistentes inteligentes, ofreciendo escalabilidad y optimización de costos mediante infraestructura gestionada por AWS.
  • AI-Agents permite a los desarrolladores construir y ejecutar agentes de IA personalizables basados en Python con memoria, integración de herramientas y capacidades conversacionales.
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    ¿Qué es AI-Agents?
    AI-Agents ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar agentes de IA basados en Python. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos de agentes, integrar APIs o herramientas externas y gestionar la memoria de los agentes en sesiones múltiples. Utiliza LLMs populares, soporta colaboración multi-agente y permite extensiones mediante plugins para flujos de trabajo complejos como análisis de datos, soporte automatizado y asistentes personalizados.
  • Framework de Python de código abierto para construir agentes de IA generativa modulares con pipelines escalables y plugins.
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    ¿Qué es GEN_AI?
    GEN_AI proporciona una arquitectura flexible para ensamblar agentes de IA generativa mediante la definición de pipelines de procesamiento, la integración de grandes modelos de lenguaje y el soporte de plugins personalizados. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo de generación de texto, imagen o datos, gestionar entradas/salidas y ampliar funcionalidades mediante plugins comunitarios o personalizados. El framework simplifica la orquestación de llamadas a múltiples servicios de IA, proporciona registro y gestión de errores, y permite prototipado rápido. Con componentes modulares y archivos de configuración, los equipos pueden desplegar, monitorear y escalar rápidamente aplicaciones impulsadas por IA en investigación, atención al cliente, creación de contenidos y más.
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