Astro Agents es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores crear agentes con IA con herramientas personalizables, memoria y razonamiento en múltiples pasos.
Astro Agents ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA en JavaScript y TypeScript. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas para búsqueda de datos, integrar almacenes de memoria para preservar el contexto de la conversación y orquestar flujos de trabajo en múltiples pasos. Es compatible con múltiples proveedores de LLM como OpenAI y Hugging Face, y puede desplegarse como sitios estáticos o funciones sin servidor. Con observabilidad incorporada y plugins extensibles, los equipos pueden prototipar, probar y escalar asistentes impulsados por IA sin grandes sobrecargas de infraestructura.
Características principales de Astro Agents
Registro de herramientas personalizadas
Módulos de memoria modulares
Flujos de trabajo en múltiples pasos
Integraciones de proveedores de LLM
Gestión del historial de conversación
Manejo seguro de API
Extensibilidad con plugins
Pros y Contras de Astro Agents
Desventajas
Enfocado en un dominio de nicho que puede limitar la aplicabilidad más amplia
No hay información sobre la interfaz de usuario o facilidad de uso para no expertos
No hay un modelo de precios claro ni detalles de soporte comercial disponibles
La falta de presencia móvil o en tiendas de apps limita las opciones de accesibilidad
Ventajas
Permite la generación colaborativa de hipótesis multi-agente y su refinamiento
Integra modelos de IA avanzados para un análisis profundo de datos científicos
Diseñado específicamente para dominios científicos complejos como la astrobiología
Soporta flujos de trabajo estructurados con roles de agentes distintos para análisis, planificación y revisión
La disponibilidad de código abierto promueve la transparencia y personalización
Cognita es un marco RAG de código abierto que permite construir asistentes de IA modulares con recuperación de documentos, búsqueda vectorial y procesos personalizables.
Cognita ofrece una arquitectura modular para crear aplicaciones RAG: ingesta e indexación de documentos, selección entre OpenAI, TrueFoundry u otros proveedores de incrustaciones, y configuración de pipelines de recuperación mediante YAML o Python DSL. Su interfaz frontend integrada permite probar consultas, ajustar parámetros de recuperación y visualizar similitudes vectoriales. Una vez validado, Cognita proporciona plantillas de despliegue para Kubernetes y entornos sin servidor, permitiendo escalar asistentes de IA basados en conocimiento en producción con observabilidad y seguridad.