Herramientas extensiones personalizadas de alto rendimiento

Accede a soluciones extensiones personalizadas que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

extensiones personalizadas

  • 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.
  • Kit de herramientas open-source en Python que ofrece reconocimiento de patrones aleatorio, basado en reglas, y agentes de aprendizaje por refuerzo para Piedra-Papel-Tiedra.
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    ¿Qué es AI Agents for Rock Paper Scissors?
    Los agentes de IA para Piedra-Papel-Tijeras son un proyecto open-source en Python que demuestra cómo construir, entrenar y evaluar diferentes estrategias de IA—juego aleatorio, reconocimiento de patrones basado en reglas y aprendizaje por refuerzo (Q-learning)—en el juego clásico Piedra-Papel-Tijeras. Proporciona clases de agentes modulares, un motor de juego configurable, registro de rendimiento y utilidades de visualización. Los usuarios pueden intercambiar fácilmente agentes, ajustar parámetros de aprendizaje y explorar el comportamiento de IA en escenarios competitivos.
  • GRASP es un marco modular en TypeScript que permite a los desarrolladores crear agentes IA personalizables con herramientas integradas, memoria y planificación.
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    ¿Qué es GRASP?
    GRASP ofrece un pipeline estructurado para construir agentes IA en entornos TypeScript o JavaScript. En su núcleo, los desarrolladores definen agentes registrando un conjunto de herramientas—funciones o conectores API externos—y especificando plantillas de prompts que guían el comportamiento del agente. Los módulos de memoria integrados permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual, posibilitando conversaciones de múltiples turnos con estado persistente. El componente de planificación orquesta la selección y ejecución de herramientas según la entrada del usuario, mientras que la capa de ejecución gestiona las llamadas API y el procesamiento de resultados. El sistema de plugins de GRASP soporta extensiones personalizadas, como generación aumentada por recuperación (RAG), programación de tareas y registro. Su diseño modular permite a los equipos elegir solo los componentes que necesitan, facilitando la integración con sistemas y servicios existentes para chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.
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