Steel es un marco listo para producción para agentes LLM, ofreciendo memoria, integración de herramientas, almacenamiento en caché y observabilidad para aplicaciones.
Steel es un marco enfocado en desarrolladores, diseñado para acelerar la creación y operación de agentes impulsados por LLM en entornos de producción. Ofrece conectores agnósticos del proveedor para las principales APIs de modelos, un almacén de memoria en memoria y persistente, patrones integrados para invocación de herramientas, almacenamiento en caché automático de respuestas y rastreo detallado para la observabilidad. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo complejos para agentes, integrar herramientas personalizadas (p. ej., búsqueda, consultas a bases de datos y APIs externas) y gestionar salidas en streaming. Steel abstrae la complejidad de la orquestación, permitiendo a los equipos enfocarse en la lógica empresarial y iterar rápidamente en aplicaciones impulsadas por IA.
Características principales de Steel
Conectores de modelos agnósticos del proveedor (OpenAI, Azure, etc.)
Almacenes de memoria en memoria y persistentes
Marco de integración de herramientas para APIs personalizadas
Caché automático de respuestas
Soporte para streaming de respuestas
Rastreo y observabilidad en tiempo real
Pros y Contras de Steel
Desventajas
No hay aplicaciones móviles dedicadas o disponibles en tiendas de aplicaciones
Puede requerir conocimientos técnicos para integrar y usar APIs eficazmente
Los detalles de precios y características pueden ser complejos para usuarios casuales o no técnicos
Ventajas
Plataforma de automatización de navegadores de código abierto con escalabilidad en la nube
Soporta herramientas populares de automatización como Puppeteer, Playwright y Selenium
Resolución integrada de CAPTCHA y proxy/fingerprinting para evitar la detección de bots
Sesiones de larga duración de hasta 24 horas para tareas extensas de automatización
Visor de sesiones en vivo para depuración y observabilidad
Inicio de sesión seguro y reutilización de contexto para automatización web autenticada
Planes de precios flexibles que incluyen un nivel gratuito con créditos mensuales
AppAgent es un marco de agente multimodal basado en LLM diseñado para operar aplicaciones en smartphones sin scripting manual. Integra captura de pantalla, detección de elementos GUI, análisis OCR y planificación en lenguaje natural para entender los diseños de las aplicaciones y las intenciones del usuario. El marco envía eventos táctiles (toque, deslizamiento, entrada de texto) a través de un dispositivo Android o emulador para automatizar flujos de trabajo. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar prompts, configurar APIs LLM y ampliar módulos para soportar nuevas apps y tareas, logrando una automatización móvil adaptable y escalable.
LLPhant es un marco de trabajo liviano en Python para construir agentes modulares y personalizables basados en LLM, con integración de herramientas y gestión de memoria.
LLPhant es un marco de trabajo en código abierto en Python que permite a los desarrolladores crear agentes versátiles impulsados por LLM. Ofrece abstracciones integradas para la integración de herramientas (APIs, búsqueda, bases de datos), gestión de memoria para conversaciones de múltiples turnos y bucles de decisión personalizables. Con soporte para múltiples backends LLM (OpenAI, Hugging Face, otros), componentes estilo plugin y flujos de trabajo basados en configuración, LLPhant acelera el desarrollo de agentes. Úselo para prototipar chatbots, automatizar tareas o construir asistentes digitales que aprovechan herramientas externas y memoria contextual sin código repetitivo.