Herramientas arquitectura de plugins extensible de alto rendimiento

Accede a soluciones arquitectura de plugins extensible que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

arquitectura de plugins extensible

  • Un marco de trabajo de agentes IA extensible para diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo multi-agente con habilidades personalizadas.
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    ¿Qué es ByteChef?
    ByteChef ofrece una arquitectura modular para construir, probar y desplegar agentes IA. Los desarrolladores definen perfiles de agentes, adjuntan plugins de habilidades personalizadas y orquestan flujos de trabajo multi-agente mediante un IDE web visual o SDK. Se integra con principales proveedores de LLM (OpenAI, Cohere, modelos auto-hospedados) y APIs externas. Herramientas integradas de depuración, registros y monitoreo facilitan las iteraciones. Los proyectos pueden desplegarse como servicios Docker o funciones sin servidor, permitiendo agentes IA escalables y listos para producción para soporte al cliente, análisis de datos y automatización.
    Características principales de ByteChef
    • Orquestación multi-agente
    • Sistema de plugins de habilidades personalizadas
    • IDE web con constructor visual de flujos de trabajo
    • Integración LLM (OpenAI, Cohere, modelos personalizados)
    • Herramientas de depuración, registros y observabilidad
    • Conectores API y servicios externos
    • Despliegue escalable mediante Docker/servidor sin código
    Pros y Contras de ByteChef

    Desventajas

    Ventajas

    Desarrollo de código abierto y impulsado por la comunidad
    Soporta la creación de agentes AI complejos de múltiples pasos para la automatización de flujos de trabajo
    Amplia gama de integraciones preconstruidas con aplicaciones y servicios populares
    Opciones de implementación flexibles incluyendo nube y local
    Seguridad y rendimiento de nivel empresarial
    Soporta varios LLMs incluyendo OpenAI y modelos autoalojados
    Fácil de usar tanto para equipos no técnicos como para desarrolladores
    Precios de ByteChef
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuitaPrueba gratuita de 7 días
    Modelo de preciosPrueba gratuita
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Iniciador

    29 USD
    • 1000 tareas / mes, luego $1/1000 tareas
    • 1 espacio de trabajo
    • 1 usuario
    • Todos los componentes estándar
    • Flujos de trabajo ilimitados
    • Retención de registros de 7 días
    • Soporte comunitario

    Crecimiento

    169 USD
    • Todo en Iniciador, más
    • 3 espacios de trabajo
    • Usuarios ilimitados
    • Componentes personalizados
    • Control de acceso basado en roles
    • Entornos
    • Alertas avanzadas
    • Acceso API
    • Retención de registros de 30 días
    • Soporte por correo electrónico

    Empresa

    0 USD
    • Todo en Crecimiento, más
    • Cantidad personalizada de tareas
    • Opciones de autoalojamiento
    • Espacios de trabajo ilimitados
    • Plataforma API
    • Registros de auditoría
    • Streaming de registros
    • Inicio de sesión único
    • Integración de almacén de secretos externo
    • Entornos y control de versiones usando Git
    • Opciones de escalado
    • Constructor de componentes personalizados
    • Retención de registros personalizada
    • Soporte prioritario y SLA
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://www.bytechef.io/pricing
  • Framework modular de Python para construir Agentes de IA con LLM, RAG, memoria, integración de herramientas y soporte para bases de datos vectoriales.
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    ¿Qué es NeuralGPT?
    NeuralGPT está diseñado para simplificar el desarrollo de Agentes de IA ofreciendo componentes modulares y tuberías estandarizadas. En su núcleo, cuenta con clases de Agentes personalizables, generación augmentada por recuperación (RAG) y capas de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para búsquedas semánticas y definir agentes de herramientas para ejecutar comandos externos o llamadas a APIs. El framework soporta múltiples backends de LLM como OpenAI, Hugging Face y Azure OpenAI. NeuralGPT incluye una CLI para prototipado rápido y un SDK en Python para control programático. Con registro integrado, manejo de errores y arquitectura de plugins extensible, acelera el despliegue de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo automatizados.
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