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estrutura de agente AI

  • sma-begin es un marco minimalista en Python que ofrece encadenamiento de instrucciones, módulos de memoria, integraciones de herramientas y manejo de errores para agentes de IA.
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    ¿Qué es sma-begin?
    sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.
    Características principales de sma-begin
    • Arquitectura de ciclo de agente
    • Soporte de encadenamiento de prompts
    • Módulos de gestión de memoria
    • Integración de herramientas (HTTP, archivos, scripts personalizados)
    • Manejo básico de errores
    • Registro y análisis de resultados
  • Un framework de Python de código abierto para construir agentes de IA personalizados con razonamiento, memoria e integraciones de herramientas impulsadas por LLM.
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    ¿Qué es X AI Agent?
    X AI Agent es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la construcción de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de lenguaje. Proporciona soporte nativo para llamadas a funciones, almacenamiento de memoria, integración de herramientas y plugins, razonamiento en cadena y orquestación de tareas de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir acciones personalizadas, conectar APIs externas y mantener el contexto conversacional entre sesiones. El diseño modular del marco garantiza extensibilidad y permite una integración sin problemas con proveedores LLM populares, habilitando flujos de trabajo robustos de automatización y toma de decisiones.
  • AgentReader utiliza LLMs para ingerir y analizar documentos, páginas web y chats, permitiendo preguntas y respuestas interactivas sobre tus datos.
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    ¿Qué es AgentReader?
    AgentReader es un marco de agente de IA amigable para desarrolladores que te permite cargar e indexar varias fuentes de datos como PDFs, archivos de texto, documentos markdown y páginas web. Se integra de manera sencilla con principales proveedores de LLM para habilitar sesiones de chat interactivas y preguntas y respuestas sobre tu base de conocimientos. Las funciones incluyen transmisión en tiempo real de respuestas del modelo, pipelines de recuperación personalizables, raspado web mediante navegador sin cabeza y una arquitectura de plugins para ampliar las capacidades de ingestión y procesamiento.
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