Soluciones contextual AI assistance ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas contextual AI assistance configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

contextual AI assistance

  • Herramienta impulsada por IA para la gestión y generación de fragmentos de código.
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    ¿Qué es Code Snippets AI?
    CodeSnippets.ai es una herramienta impulsada por IA diseñada para ayudar a los desarrolladores a gestionar, generar y organizar fragmentos de código de manera eficiente. Esta solución se integra a la perfección con plataformas populares como Visual Studio Code y proporciona un conjunto rico de características para ayudar a los equipos a colaborar, refactorizar, depurar y optimizar el código. Al indexar su base de código y ofrecer chats de IA contextuales, CodeSnippets.ai garantiza que los desarrolladores puedan encontrar, implementar y comprender rápidamente fragmentos de código, simplificando el proceso de desarrollo y mejorando la productividad.
  • LLM Coordination es un marco de trabajo en Python que orquesta múltiples agentes basados en LLM mediante pipelines dinámicas de planificación, recuperación y ejecución.
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    ¿Qué es LLM Coordination?
    LLM Coordination es un marco enfocado en desarrolladores que orquesta interacciones entre múltiples modelos de lenguaje grande para resolver tareas complejas. Proporciona un componente de planificación que divide objetivos de alto nivel en sub-tareas, un módulo de recuperación que obtiene contexto de bases de conocimiento externas, y un motor de ejecución que asigna tareas a agentes LLM especializados. Los resultados se agregan con bucles de retroalimentación para refinar los resultados. Al abstraer la comunicación, la gestión del estado y la configuración del pipeline, permite la creación rápida de flujos de trabajo de IA multi-agente para aplicaciones como soporte al cliente automatizado, análisis de datos, generación de informes y raciocinio de múltiples pasos. Los usuarios pueden personalizar planificadores, definir roles de agentes e integrar sus propios modelos sin problemas.
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