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  • 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.
    Características principales de Rawr Agent
    • Orquestación de tareas multifase usando YAML o Python
    • Integración nativa con LangChain
    • Conectores de herramientas y APIs personalizadas
    • Soporte para almacenes de memoria y embeddings vectoriales
    • Caché y registro incorporados
    • Manejo de errores y reintentos configurable
    • API extensible para kits de herramientas personalizadas
  • Un motor de código abierto para crear y gestionar agentes de personalidad de IA con políticas de memoria y comportamiento personalizables.
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    ¿Qué es CoreLink-Persona-Engine?
    CoreLink-Persona-Engine es un marco modular que capacita a los desarrolladores para crear agentes de IA con personalidades únicas mediante la definición de rasgos de personalidad, comportamientos de memoria y flujos de conversación. Proporciona una arquitectura de plugins flexible para integrar bases de conocimiento, lógica personalizada y APIs externas. El motor gestiona memoria a corto y largo plazo, permitiendo continuidad contextual a través de sesiones. Los desarrolladores pueden configurar perfiles de personalidad usando JSON o YAML, conectarse a proveedores de LLM como OpenAI o modelos locales, y desplegar agentes en diversas plataformas. Con registro y análisis integrados, CoreLink facilita el monitoreo del rendimiento y la mejora del comportamiento de los agentes, siendo adecuado para chatbots de soporte al cliente, asistentes virtuales, aplicaciones de juegos de rol y prototipos de investigación.
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