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Herramientas leichtes KI-Framework de alto rendimiento

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leichtes KI-Framework

  • LLM-Blender-Agent

    LLM-Blender-Agent orquesta flujos de trabajo multi-agente de LLM con integración de herramientas, gestión de memoria, razonamiento y soporte para API externas.
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    ¿Qué es LLM-Blender-Agent?
    LLM-Blender-Agent permite a los desarrolladores construir sistemas de IA modulares y multi-agente encapsulando LLM en agentes colaborativos. Cada agente puede acceder a herramientas como ejecución de Python, scraping web, bases de datos SQL y APIs externas. El framework gestiona la memoria de la conversación, razonamiento paso a paso y orquestación de herramientas, habilitando tareas como generación de informes, análisis de datos, investigación automatizada y automatización de flujos de trabajo. Basado en LangChain, es ligero, extensible y compatible con GPT-3.5, GPT-4 y otros LLM.
    Características principales de LLM-Blender-Agent
    • Orquestación multi-agente
    • Integración de herramientas incorporadas (Python, web, SQL)
    • Gestión de memoria y historial de conversación
    • Razonamiento en cadena de pensamientos y acciones
    • Arquitectura de plugins extensible

  • Mina

    Mina es un marco de agentes de IA minimalista basado en Python que permite la integración de herramientas personalizadas, gestión de memoria, orquestación de LLM y automatización de tareas.
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    ¿Qué es Mina?
    Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.
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