Herramientas gestion du comportement des agents de alto rendimiento

Accede a soluciones gestion du comportement des agents que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

gestion du comportement des agents

  • Una biblioteca ligera de JavaScript que permite agentes IA autónomos con memoria, integración de herramientas y estrategias de decisión personalizables.
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    ¿Qué es js-agent?
    js-agent proporciona a los desarrolladores un conjunto de herramientas minimalista pero potente para crear agentes IA autónomos en JavaScript. Ofrece abstracciones para la memoria de conversación, herramientas de llamada de funciones, estrategias de planificación personalizables y manejo de errores. Con js-agent, puedes conectar rápidamente indicaciones, administrar el estado, invocar APIs externas y orquestar comportamientos complejos de agentes a través de una API simple y modular. Diseñado para ejecutarse en entornos Node.js, se integra perfectamente con la API de OpenAI para potenciar agentes inteligentes y contextualizados.
    Características principales de js-agent
    • Gestión de memoria para el estado de conversación
    • Llamadas de funciones e integración de herramientas
    • Estrategias de decisión personalizables
    • Soporte transparente para la API de OpenAI
    • Manejo de errores y reintentos
    • Arquitectura modular y extensible
  • Un marco ligero de Python para construir agentes IA autónomos con memoria, planificación y ejecución de herramientas alimentada por LLM.
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    ¿Qué es Semi Agent?
    Semi Agent ofrece una arquitectura modular para construir agentes IA que puedan planificar, ejecutar acciones y recordar el contexto a lo largo del tiempo. Se integra con modelos de lenguaje populares, soporta definiciones de herramientas para funcionalidades personalizadas y mantiene una memoria conversacional o orientada a tareas. Los desarrolladores pueden definir planes paso a paso, conectar API externas o scripts como herramientas y aprovechar los registros incorporados para depurar y optimizar el comportamiento del agente. Su diseño de código abierto y base en Python permiten una personalización, extensibilidad e integración fáciles en flujos existentes.
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