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gestão de estado

  • bedrock-agent es un marco de Python de código abierto que habilita agentes dinámicos basados en AWS Bedrock LLM con encadenamiento de herramientas y soporte de memoria.
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    ¿Qué es bedrock-agent?
    bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.
    Características principales de bedrock-agent
    • Integración con AWS Bedrock LLM
    • Registro modular de herramientas
    • Gestión de memoria conversacional
    • Razonamiento en cadena
    • Interfaz de línea de comandos
    • Flujos de trabajo personalizables
  • Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
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    ¿Qué es AI Agent Example?
    AI Agent Example es un repositorio de demostración práctico para desarrolladores e investigadores interesados en construir agentes inteligentes alimentados por modelos de lenguaje amplios (LLM). El proyecto incluye código de ejemplo para planificación de agentes, almacenamiento de memoria y llamada a herramientas, mostrando cómo integrar APIs externas o funciones personalizadas. Cuenta con una interfaz conversacional sencilla que interpreta las intenciones del usuario, crea planes de acción y ejecuta tareas llamando a herramientas predefinidas. Los desarrolladores pueden seguir patrones claros para ampliar el agente con nuevas capacidades, como programación de eventos, scraping web o procesamiento automatizado de datos. Con una arquitectura modular, esta plantilla acelera la experimentación con flujos de trabajo impulsados por IA y asistentes digitales personalizados, además de ofrecer ideas sobre orquestación de agentes y gestión de estado.
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