Herramientas gestion des erreurs dans les flux de travail de alto rendimiento

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gestion des erreurs dans les flux de travail

  • AWS Agentic Workflows permite la orquestación dinámica, de múltiples pasos y basada en IA mediante Amazon Bedrock y Step Functions.
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    ¿Qué es AWS Agentic Workflows?
    AWS Agentic Workflows es un marco de orquestación sin servidores que permite encadenar tareas de IA en flujos de trabajo de extremo a extremo. Usando modelos base de Amazon Bedrock, puedes invocar agentes de IA para procesamiento de lenguaje natural, clasificación o tareas personalizadas. AWS Step Functions gestiona transiciones de estado, reintentos y ejecución paralela. Las funciones Lambda pueden preprocesar entradas y postprocesar salidas. CloudWatch proporciona logs y métricas para monitoreo en tiempo real y depuración. Esto permite a los desarrolladores construir pipelines de IA fiables y escalables sin gestionar servidores o infraestructura.
    Características principales de AWS Agentic Workflows
    • Orquestación de múltiples pasos
    • Integración con modelos Amazon Bedrock
    • Gestión de estados con AWS Step Functions
    • Ejecución sin servidor con AWS Lambda
    • Reintentos automáticos y manejo de errores
    • Monitoreo en tiempo real con CloudWatch
    Pros y Contras de AWS Agentic Workflows

    Desventajas

    No es un producto independiente sino un taller/tutorial.
    No hay código abierto directo ni repositorio de GitHub vinculado.
    Puede requerir cuenta de AWS y familiaridad con servicios de AWS.
    El precio por uso depende de los servicios AWS consumidos.

    Ventajas

    Proporciona guía completa para construir flujos de trabajo de agentes AI usando servicios AWS.
    Aprovecha la infraestructura escalable y segura de AWS.
    Ayuda a desarrolladores a implementar funcionalidad autónoma de AI.
    Ofrece demos prácticos y plantillas para un inicio rápido.
  • LangGraph orquesta modelos de lenguaje mediante pipelines basadas en gráficos, permitiendo cadenas modulares de LLM, procesamiento de datos y flujos de trabajo de IA en múltiples pasos.
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    ¿Qué es LangGraph?
    LangGraph proporciona una interfaz versátil basada en gráficos para orquestar operaciones de modelos de lenguaje y transformaciones de datos en flujos de trabajo de IA complejos. Los desarrolladores definen un gráfico donde cada nodo representa una invocación LLM o un paso de procesamiento de datos, mientras que las aristas especifican el flujo de entradas y salidas. Con soporte para múltiples proveedores de modelos como OpenAI, Hugging Face y endpoints personalizados, LangGraph permite la composición y reutilización modular de pipelines. Las características incluyen almacenamiento en caché de resultados, ejecución paralela y secuencial, manejo de errores y visualización integrada de gráficos para depuración. Al abstraer las operaciones LLM como nodos de gráficos, LangGraph simplifica el mantenimiento de tareas de razonamiento en múltiples pasos, análisis de documentos, flujos de chatbots y otras aplicaciones NLP avanzadas, acelerando el desarrollo y garantizando escalabilidad.
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