Herramientas bots de pesquisa de alto rendimiento

Accede a soluciones bots de pesquisa que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

bots de pesquisa

  • SwarmZero es un marco de trabajo en Python que orquesta múltiples agentes basados en LLM colaborando en tareas con flujos de trabajo impulsados por roles.
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    ¿Qué es SwarmZero?
    SwarmZero ofrece un entorno escalable de código abierto para definir, gestionar y ejecutar enjambres de agentes de IA. Los desarrolladores pueden declarar roles de agentes, personalizar indicaciones y encadenar flujos de trabajo mediante una API unificada del orquestador. El marco se integra con principales proveedores de LLM, soporta extensiones mediante plugins y registra datos de sesiones para depuración y análisis de rendimiento. Ya sea coordinando bots de investigación, creadores de contenido o analistas de datos, SwarmZero agiliza la colaboración multi-agente y garantiza resultados transparentes y reproducibles.
    Características principales de SwarmZero
    • API de orquestación multi-agente
    • Definiciones de agentes basadas en roles
    • Soporte para plugins y extensiones
    • Reproducción de sesiones y depuración
    • Seguimiento y registro de métricas
    • Plantillas personalizables de indicaciones
    • Integraciones con principales proveedores de LLM
    Pros y Contras de SwarmZero

    Desventajas

    Información limitada sobre detalles de precios y limitaciones o costos específicos.
    Complejidad potencial para nuevos usuarios en la gestión de enjambres multiagente y configuraciones avanzadas.
    Falta de información explícita sobre soporte para aplicaciones móviles o de navegador.

    Ventajas

    Ofrece una plataforma descentralizada y comunitaria que soporta el desarrollo y la monetización de agentes AI.
    Proporciona un mercado que conecta desarrolladores y clientes, simplificando el acceso a agentes AI.
    Permite crear flujos de trabajo complejos agrupando agentes en enjambres.
    Permite a los desarrolladores integrar varios modelos ML, APIs y otros agentes para mejorar las capacidades de los agentes.
    Precios de SwarmZero
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de preciosDe pago
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Basic Plan Monthly

    15 USD
    • Construya agentes AI y personalícelos para su caso de uso.
    • Construya enjambres de agentes AI y personalícelos.
    • Agregue más herramientas a sus agentes para aumentar sus habilidades.
    • Configure sus agentes para usar diferentes LLM.
    • Suba imágenes y documentos a sus agentes y enjambres.
    • Acceso prioritario durante períodos de alto tráfico.

    Basic Plan Yearly

    165 USD
    • Construya agentes AI y personalícelos para su caso de uso.
    • Construya enjambres de agentes AI y personalícelos.
    • Agregue más herramientas a sus agentes para aumentar sus habilidades.
    • Configure sus agentes para usar diferentes LLM.
    • Suba imágenes y documentos a sus agentes y enjambres.
    • Acceso prioritario durante períodos de alto tráfico.
    • 12º mes gratis

    Enterprise

    Custom USD
    • Precios personalizados y soporte dedicado para empresas.
    • Para empresas de cualquier tamaño.
    Descuento:Bloquee un precio con descuento ahora para el primer año de uso. 12º mes gratis en el plan anual.
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://swarmzero.ai/pricing
  • Un marco basado en Python para construir agentes de IA personalizados que integran LLMs con herramientas para la automatización de tareas.
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    ¿Qué es ai-agents-trial?
    ai-agents-trial es un proyecto de código abierto en Python que demuestra cómo construir agentes de IA autónomos usando LLMs. Ofrece abstracciones modulares para la planificación del agente, la invocación de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, calculadoras) y la gestión de memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas, encadenar acciones en múltiples pasos y mantener el contexto entre sesiones. La base de código usa APIs de OpenAI junto con utilidades auxiliares para orquestar flujos de trabajo, siendo ideal para prototipado rápido de asistentes basados en chat, bots de investigación o agentes de automatización específicos de dominio. Los puntos de integración permiten ampliar la funcionalidad con nuevos conectores y fuentes de datos sin alterar la lógica principal.
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