Herramientas autonome Entwicklung de alto rendimiento

Accede a soluciones autonome Entwicklung que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

autonome Entwicklung

  • LLM-Agent es una biblioteca de Python para crear agentes basados en LLM que integran herramientas externas, ejecutan acciones y gestionan flujos de trabajo.
    0
    0
    ¿Qué es LLM-Agent?
    LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.
    Características principales de LLM-Agent
    • Interfaz modular para integración de herramientas
    • Gestión de memoria contextual
    • Plantillas de prompt personalizables
    • Orquestación de flujos de trabajo en cadena de pensamiento
    • Soporte de plugins y extensiones
  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que construye agentes de IA autónomos con planificación LLM y orquestación de herramientas.
    0
    0
    ¿Qué es Agno AI Agent?
    El Agno AI Agent está diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir rápidamente agentes autónomos potenciados por modelos de lenguaje grandes. Ofrece un registro de herramientas modular, gestión de memoria, bucles de planificación y ejecución, y una integración sin problemas con APIs externas (como búsqueda en la web, sistemas de archivos y bases de datos). Los usuarios pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, configurar personalidades de agentes y orquestar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos. Los agentes pueden planificar tareas, llamar a herramientas de forma dinámica y aprender de interacciones previas para mejorar su rendimiento con el tiempo.
Destacados