Llamator es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos combinando módulos de memoria, integraciones de herramientas y plantillas de prompts dinámicos en una pipeline unificada. Orquesta la planificación, ejecución de acciones y bucles de reflexión para gestionar tareas en múltiples pasos, soporta múltiples proveedores LLM y permite definiciones personalizadas de herramientas para llamadas API o procesamiento de datos. Con Llamator, puedes crear prototipos rápidamente de chatbots, asistentes personales y flujos de trabajo automatizados en aplicaciones web o Node.js, aprovechando una arquitectura modular para una fácil extensión y pruebas.
Características principales de Llamator
Pipeline modular de agentes (planificar, actuar, reflexionar)
Gestión de memoria para mantener contexto
Integración de herramientas personalizadas para llamadas API
Prompts dinámicos
Soporte para múltiples proveedores LLM
Pros y Contras de Llamator
Desventajas
No hay información de precios disponible, lo que indica un posible soporte comercial poco claro.
No hay extensiones nativas para móviles o navegadores disponibles.
Puede requerir conocimientos avanzados para aprovechar completamente ataques personalizados y configuraciones de clientes.
Ventajas
Admite múltiples clientes, incluidos LangChain y APIs similares a OpenAI.
Permite ataques personalizados y conjuntos de datos para pruebas exhaustivas.
Amplia gama de ataques en LLMs, RAGs, Agents y VLMs en múltiples idiomas.
Proporciona historial detallado y generación de informes en formatos comunes.
Se alinea con las clasificaciones de vulnerabilidades de OWASP, asegurando un enfoque en la seguridad.
Open source con una comunidad activa en Telegram.
Un framework de Python de código abierto para construir agentes impulsados por LLM con memoria, integración de herramientas y planificación de tareas en múltiples pasos.
LLM-Agent es un marco ligero y extensible para construir agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Proporciona abstracciones para memoria de conversación, plantillas de prompts dinámicas e integración fluida de herramientas o APIs personalizadas. Los desarrolladores pueden orquestar procesos de razonamiento en múltiples pasos, mantener estado a través de interacciones y automatizar tareas complejas como recuperación de datos, generación de informes y soporte de decisiones. Al combinar la gestión de memoria con el uso de herramientas y planificación, LLM-Agent facilita el desarrollo de agentes inteligentes y orientados a tareas en Python.
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