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  • El SDK Connery permite a los desarrolladores construir, probar y desplegar agentes de IA con memoria y soporte de múltiples modelos, con integraciones de herramientas.
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    ¿Qué es Connery SDK?
    El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.
  • HashiruAgentX orquesta múltiples cadenas de herramientas AI para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos dentro de una interfaz conversacional.
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    ¿Qué es Hashiru AgentX?
    Hashiru AgentX es un orquestador de flujo de trabajo IA unificado alojado en Hugging Face Spaces. Permite a los usuarios ingresar instrucciones en lenguaje natural y elegir entre agentes preconstruidos para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos. Detrás de escenas, compone dinámicamente cadenas de herramientas, ejecuta fragmentos de Python en un sandbox seguro, consulta recursos en línea y extrae conocimientos de archivos cargados. Los resultados se devuelven en formato conversacional, facilitando refinamientos iterativos y descargas fáciles de resultados.
  • Agent2Agent es una plataforma de orquestación multi-agente que permite a los agentes de IA colaborar de manera eficiente en tareas complejas.
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    ¿Qué es Agent2Agent?
    Agent2Agent proporciona una interfaz web unificada y API para definir, configurar y orquestar equipos de agentes de IA. Cada agente puede asignarse a roles únicos como investigador, analista o summarizer, y los agentes se comunican a través de canales integrados para compartir datos y delegar subtareas. La plataforma soporta llamadas a funciones, almacenamiento de memoria e integraciones webhook para servicios externos. Los administradores pueden monitorear el progreso del flujo de trabajo, inspeccionar logs de agentes y ajustar parámetros dinámicamente para una ejecución escalable, paralelizada y automatización avanzada de flujos de trabajo.
  • Rigging es un marco de código abierto en TypeScript para orquestar agentes de IA con herramientas, memoria y control de flujo de trabajo.
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    ¿Qué es Rigging?
    Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.
  • Un marco basado en Python que permite la creación de agentes de IA modulares usando LangGraph para la orquestación dinámica de tareas y comunicación multi-agente.
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    ¿Qué es AI Agents with LangGraph?
    AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.
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