Herramientas branchements conditionnels más usadas

Descubre por qué estas herramientas branchements conditionnels son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

branchements conditionnels

  • Wizard Language es un DSL declarativo en TypeScript para definir agentes de IA con orquestación de solicitudes y integración de herramientas.
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    ¿Qué es Wizard Language?
    Wizard Language es un lenguaje de dominio específico declarativo construido sobre TypeScript para crear asistentes de IA como asistentes de mándalas de hechizos. Los desarrolladores definen pasos impulsados por intención, solicitudes, invocaciones de herramientas, almacenes de memoria y lógica de ramificación en un DSL conciso. Internamente, Wizard Language compila estas definiciones en llamadas orquestadas a LLM, gestionando contexto, flujos asíncronos y manejo de errores. Acelera la creación de prototipos de chatbots, asistentes de recuperación de datos y flujos de trabajo automatizados abstraiendo la ingeniería de solicitudes y la gestión de estado en componentes reutilizables.
    Características principales de Wizard Language
    • DSL declarativo para flujos de agentes
    • Orquestación de llamadas a LLM y gestión de solicitudes
    • Integración con herramientas y API externas
    • Gestión de estado y memoria
    • Ramificación condicional y manejo de errores
    • Arquitectura plugin para extensiones
    • Control de flujo asíncrono
  • LangGraph MCP orquesta cadenas de instrucciones LLM de múltiples pasos, visualiza flujos de trabajo dirigidos y gestiona los flujos de datos en aplicaciones de IA.
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    ¿Qué es LangGraph MCP?
    LangGraph MCP aprovecha gráficos acíclicos dirigidos para representar secuencias de llamadas a LLM, permitiendo a los desarrolladores desglosar tareas en nodos con instrucciones, entradas y salidas configurables. Cada nodo corresponde a una invocación de LLM o una transformación de datos, facilitando la ejecución parametrizada, ramificación condicional y bucles iterativos. Los usuarios pueden serializar gráficos en formato JSON/YAML, controlar versiones de flujos de trabajo y visualizar rutas de ejecución. El marco soporta integración con múltiples proveedores de LLM, plantillas de instrucciones personalizadas y hooks de plugins para preprocesamiento, postprocesamiento y manejo de errores. LangGraph MCP provee herramientas CLI y SDK en Python para cargar, ejecutar y monitorear pipelines basados en gráficos, ideales para automatización, generación de informes, flujos conversacionales y sistemas de soporte de decisiones.
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