Herramientas conectores de API de alto rendimiento

Accede a soluciones conectores de API que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

conectores de API

  • Lyzr Studio es una plataforma de desarrollo de agentes IA que permite construir asistentes conversacionales personalizados integrando APIs y datos empresariales.
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    ¿Qué es Lyzr Studio?
    Lyzr Studio permite a las organizaciones crear rápidamente asistentes personalizados impulsados por IA combinando grandes modelos de lenguaje, reglas de negocio e integraciones de datos. En su interfaz drag-and-drop, los usuarios orquestan visualmente flujos de trabajo de múltiples pasos, integran APIs internas, bases de datos y servicios de terceros, y personalizan prompts de LLM para conocimientos específicos del dominio. Los agentes pueden ser probados en tiempo real, desplegados en widgets web, aplicaciones de mensajería o plataformas empresariales, y monitoreados mediante paneles que rastrean métricas de rendimiento. La gestión avanzada de versiones, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan la gobernanza. Ya sea automatizando soporte al cliente, calificación de leads, incorporación de recursos humanos o resolución de problemas de TI, Lyzr Studio simplifica el desarrollo de trabajadores digitales confiables y escalables.
  • Rawr Agent es un framework en Python que habilita la creación de agentes AI autónomos con pipelines de tareas personalizables, memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Rawr Agent?
    Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.
  • AgentLab ofrece una interfaz de bajo código para crear asistentes digitales impulsados por IA que automatizan flujos de trabajo de ServiceNow mediante integraciones LLM.
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    ¿Qué es AgentLab?
    AgentLab es un marco de ServiceNow para crear agentes de IA — también llamados trabajadores digitales — utilizando un editor visual de arrastrar y soltar. Los usuarios vinculan grandes modelos de lenguaje con tablas de ServiceNow, definen intenciones y acciones, y orquestan flujos de trabajo para tareas como resolución de incidentes, aprobaciones de cambios y recuperación de conocimientos. Los agentes se pueden probar en sandbox integrados, versionar y monitorear en tiempo real. Con conectores a APIs externas y interfaces de chat, AgentLab permite desplegar en portales, Microsoft Teams y Slack. La plataforma ofrece controles de gobernanza, registros de auditoría y paneles analíticos para garantizar cumplimiento y rendimiento a gran escala.
  • 10x Rules es una plataforma de agentes IA que permite a las empresas automatizar flujos de trabajo a través de agentes personalizables basados en reglas integrados con APIs.
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    ¿Qué es 10x Rules?
    10x Rules es un marco completo de agentes IA que permite a las organizaciones construir y desplegar agentes inteligentes basados en conjuntos de reglas personalizadas y lógica empresarial. Definiendo desencadenantes, condiciones y acciones a través de una interfaz intuitiva, los usuarios pueden instruir a los agentes IA para realizar tareas como extraer datos de documentos, evaluar leads, enviar correos electrónicos personalizados y actualizar registros CRM. La plataforma se integra fluidamente con servicios populares mediante conectores preconstruidos, soporta monitorización en tiempo real y depuración, y proporciona análisis del rendimiento de los agentes. Tanto usuarios técnicos como no técnicos pueden agilizar flujos de trabajo repetitivos, reducir errores manuales y acelerar operaciones con automatización impulsada por IA.
  • Un marco de trabajo Python de código abierto para construir asistentes de IA personalizables con memoria, integraciones de herramientas y observabilidad.
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    ¿Qué es Intelligence?
    Intelligence permite a los desarrolladores ensamblar agentes de IA combinando componentes que gestionan memoria con estado, integran modelos de lenguaje como OpenAI GPT y conectan con herramientas externas (APIs, bases de datos y bases de conocimiento). Dispone de un sistema de plugins para funciones personalizadas, módulos de observabilidad para rastrear decisiones y métricas, y utilidades de orquestación para coordinar múltiples agentes. Los desarrolladores lo instalan vía pip, definen agentes en Python con clases simples y configuran backwards de memoria (en memoria, Redis o vectores). Su servidor API REST facilita el despliegue, mientras que las herramientas CLI ayudan en la depuración. Intelligence simplifica las pruebas, el control de versiones y la escalabilidad de los agentes, haciendo que sea adecuado para chatbots, soporte al cliente, recuperación de datos, procesamiento de documentos y flujos de trabajo automatizados.
  • Nefi permite a usuarios sin conocimientos técnicos diseñar, desplegar y gestionar agentes AI personalizados a través de un constructor de flujos sin código.
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    ¿Qué es Nefi.ai?
    Nefi.ai es una plataforma basada en la nube para diseñar, entrenar y orquestar agentes impulsados por IA sin necesidad de programar. Ofrece un lienzo visual para ensamblar bloques como módulos LLM, recuperación en base de datos vectorial, llamadas API externas, lógica condicional y repositorios de memoria. Los agentes pueden entrenarse con documentos personalizados o enlazarse con datos empresariales. Una vez construidos, se despliegan como chatbots, asistentes por correo electrónico o tareas programadas. Las funciones avanzadas incluyen paneles de monitoreo, control de versiones, gestión de accesos por roles y integraciones con Slack, Teams y Zapier.
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