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  • SWE-agent

    SWE-agent aprovecha autónomamente los modelos de lenguaje para detectar, diagnosticar y solucionar problemas en repositorios de GitHub.
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    ¿Qué es SWE-agent?
    SWE-agent es un marco de agentes de IA enfocado en desarrolladores que se integra con GitHub para diagnosticar y resolver problemas de código de forma autónoma. Funciona en Docker o GitHub Codespaces, usa tu modelo de lenguaje preferido y permite configurar paquetes de herramientas para tareas como análisis de código, pruebas e implementación. SWE-agent genera trayectorias de acción claras, aplica solicitudes de extracción con correcciones y proporciona información a través de su inspector de trayectorias, permitiendo a los equipos automatizar revisiones de código, corrección de errores y limpieza de repositorios de manera eficiente.
    Características principales de SWE-agent
    • Detección y corrección autónoma de problemas de código
    • Integración con repositorios de GitHub
    • Soporte para GPT-4, Claude y modelos de lenguaje personalizados
    • Paquetes de herramientas configurables
    • Despliegue en Docker y Codespaces
    • Inspector de trayectorias para salida paso a paso
    Pros y Contras de SWE-agent

    Desventajas

    No hay información explícita sobre precios disponible
    No se menciona aplicaciones móviles o de escritorio nativas
    Puede requerir conocimientos técnicos para instalar y personalizar
    Información limitada sobre la comunidad de usuarios o soporte comercial

    Ventajas

    Rendimiento de vanguardia en SWE-bench entre proyectos de código abierto
    Permite el uso autónomo de herramientas de modelos de lenguaje para diversas tareas
    Altamente configurable y completamente documentado con un simple archivo YAML
    Diseño fluido y generalizable que permite la máxima autonomía del modelo de lenguaje
    Desarrollado y mantenido por investigadores líderes en Princeton y Stanford
    De código abierto y amigable para la investigación, diseñado para ser hackeable

  • CAMEL-AI

    CAMEL-AI es un marco multi-agente de código abierto para modelos de lenguaje grande que permite que agentes autónomos colaboren utilizando generación aumentada por recuperación y integración de herramientas.
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    ¿Qué es CAMEL-AI?
    CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.

  • HMAS

    HMAS es un marco de trabajo en Python para construir sistemas jerárquicos de múltiples agentes con funciones de comunicación y entrenamiento de políticas.
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    ¿Qué es HMAS?
    HMAS es un marco de trabajo de código abierto en Python que permite el desarrollo de sistemas jerárquicos de múltiples agentes. Ofrece abstracciones para definir jerarquías de agentes, protocolos de comunicación entre agentes, integración de entornos y ciclos de entrenamiento incorporados. Investigadores y desarrolladores pueden usar HMAS para prototipar interacciones complejas entre agentes, entrenar políticas coordinadas y evaluar el rendimiento en entornos simulados. Su diseño modular facilita extender y personalizar agentes, entornos y estrategias de entrenamiento.
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