Soluciones architecture orientée événements ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas architecture orientée événements configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

architecture orientée événements

  • Una biblioteca de Python que permite crean agentes de chat con IA en tiempo real, utilizando la API de OpenAI para experiencias interactivas de usuario.
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    ¿Qué es ChatStreamAiAgent?
    ChatStreamAiAgent proporciona a los desarrolladores un kit de herramientas ligero en Python para implementar agentes de chat con IA que transmiten tokens a medida que se generan. Soporta múltiples proveedores de LLM, métodos de devolución de llamadas asincrónicas y fácil integración en aplicaciones web o de consola. Con gestión integrada del contexto y plantillas de prompts, los equipos pueden prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de soporte al cliente o tutoriales interactivos, entregando respuestas en tiempo real con baja latencia.
  • Un marco de agentes IA de código abierto que orquesta múltiples agentes LLM, integración dinámica de herramientas, gestión de memoria y automatización de flujos de trabajo.
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    ¿Qué es UnitMesh Framework?
    El framework UnitMesh ofrece un entorno flexible y modular para definir, gestionar y ejecutar cadenas de agentes IA. Permite una integración sencilla con OpenAI, Anthropic y modelos personalizados, soporta SDKs en Python y Node.js, y ofrece almacenes de memoria incorporados, conectores de herramientas y arquitectura de plugins. Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo paralelos o secuenciales, seguir los registros de ejecución y ampliar la funcionalidad mediante módulos personalizados. Su diseño basado en eventos garantiza alto rendimiento y escalabilidad en implementaciones en la nube y en servidores locales.
  • AI-Agent-Solana integra agentes AI autónomos con la cadena de bloques Solana para interacciones descentralizadas de contratos inteligentes y orquestación segura de datos.
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    ¿Qué es AI-Agent-Solana?
    AI-Agent-Solana es un framework especializado que cierra la brecha entre la toma de decisiones impulsada por IA y la ejecución en blockchain. Aprovechando la red de alto rendimiento de Solana, permite a los desarrolladores escribir agentes inteligentes en TypeScript que desencadenan transacciones de contratos inteligentes automáticamente en función de datos en tiempo real. El SDK incluye módulos para gestión segura de billeteras, recuperación de datos on-chain, oyentes de eventos para clústeres de Solana y flujos de trabajo personalizables que definen el comportamiento de los agentes. Ya sea gestión de liquidez automatizada, bots de acuñación de NFT o agentes de votación de gobernanza, AI-Agent-Solana orquesta interacciones complejas on-chain garantizando manejo seguro de claves y procesamiento paralelo eficiente. Su diseño modular y documentación extensa facilitan extender funcionalidades o integrar con aplicaciones descentralizadas existentes.
  • Chainrel simplifica la integración de eventos de blockchain para mejoras sin costuras en los servicios de backend.
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    ¿Qué es Chainrel?
    Chainrel es una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a integrar y gestionar eventos de blockchain sin esfuerzo en sus servicios de backend. Al utilizar Chainrel, los usuarios pueden escuchar transferencias de billetera, eventos cross-chain, eventos de órdenes DeFi o eventos relacionados con sus proyectos web3, reduciendo así eficazmente el esfuerzo necesario para la implementación manual. Esta plataforma es particularmente beneficiosa para mejorar la arquitectura impulsada por eventos, proporcionar notificaciones de eventos en tiempo real y garantizar un flujo de datos fluido entre diferentes redes de blockchain. Es una opción ideal para aquellos que buscan optimizar su proceso de gestión de eventos de blockchain.
  • MASlite es un marco de sistemas multiagente ligero en Python para definir agentes, mensajería, programación y simulación de entornos.
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    ¿Qué es MASlite?
    MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.
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