NaturalAgents es un marco de Python que permite a los desarrolladores construir agentes de IA con memoria, planificación e integración de herramientas usando LLMs.
NaturalAgents es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para agilizar la creación y despliegue de agentes impulsados por LLM. Proporciona módulos para gestión de memoria, seguimiento de contexto e integración de herramientas, permitiendo que los agentes almacenen y recuperen información durante sesiones prolongadas. Un planificador jerárquico coordina razonamiento y acciones de múltiples pasos, mientras que un sistema de extensiones soporta plugins personalizados y llamadas a API externas. La registro y análisis integrados permiten a los desarrolladores monitorear el rendimiento de los agentes y depurar los flujos de trabajo. NaturalAgents soporta ejecuciones tanto sincrónicas como asincrónicas, haciéndolo flexible para casos interactivos y canalizaciones automatizadas.
Características principales de NaturalAgents
Módulos de gestión de memoria
Marco de integración de herramientas
Motor de planificación jerárquica
Seguimiento y recuperación de contexto
Sistema de plugins y extensiones
Manejo de tareas asincrónicas
Registro y análisis de sesiones
Pros y Contras de NaturalAgents
Desventajas
Ventajas
No se requiere código, lo que permite crear agentes fácilmente.
Uso de inglés sencillo para construir agentes.
Funciones colaborativas para guardar y reutilizar recetas de agentes.
TDD-GPT-Agent integra los modelos GPT-4 o GPT-3.5 de OpenAI en una CLI basada en Python para gestionar un ciclo de desarrollo guiado por pruebas completamente automatizado. Dada la especificación de una función por un desarrollador, genera archivos de prueba pytest, ejecuta las pruebas localmente, analiza fallos, y produce código de implementación que satisfaga las aserciones. Repite el ciclo hasta que todas las pruebas pasen. Configurable mediante un archivo YAML, soporta personalización de prompts, registro de sesiones, integración con Git y puede integrarse en pipelines CI/CD para garantía de calidad continua. Este flujo de trabajo impulsado por IA acelera el desarrollo, mejora la cobertura y asegura la fiabilidad del código.