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lógica de ramificação

  • La API LangGraphJS permite a los desarrolladores orquestar flujos de trabajo de agentes IA mediante nodos gráficos personalizables en JavaScript.
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    ¿Qué es LangGraphJS API?
    La API LangGraphJS proporciona una interfaz programática para diseñar flujos de trabajo de agentes IA utilizando gráficos dirigidos. Cada nodo del gráfico representa una llamada a LLM, lógica de decisión o transformación de datos. Los desarrolladores pueden encadenar nodos, gestionar lógica de ramificación y manejar la ejecución asincrónica de manera transparente. Con definiciones en TypeScript e integraciones incorporadas para proveedores LLM populares, facilita el desarrollo de chatbots, pipelines de extracción de datos y procesos complejos de múltiples pasos sin código redundante.
    Características principales de LangGraphJS API
    • Orquestación de flujo de trabajo basada en gráficos
    • Definición modular de nodos
    • Motor de ejecución asincrónica
    • Soporte y tipado en TypeScript
    • Integraciones con proveedores LLM populares
    • Decisiones y ramificación
  • AI Orchestra es un marco de trabajo en Python que permite la orquestación componible de múltiples agentes IA y herramientas para automatización de tareas complejas.
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    ¿Qué es AI Orchestra?
    En su núcleo, AI Orchestra ofrece un motor de orquestación modular que permite a los desarrolladores definir nodos que representan agentes IA, herramientas y módulos personalizados. Cada nodo puede configurarse con LLM específicos (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), parámetros y mapeo de entrada/salida, habilitando la delegación dinámica de tareas. El marco soporta pipelines componibles, controles de concurrencia y lógica de ramificación, permitiendo flujos complejos que se adaptan según resultados intermedios. Telemetría y registros integrados capturan los detalles de la ejecución, mientras que hooks de retorno manejan errores y reintentos. AI Orchestra también incluye un sistema de plugins para integrar APIs externas o funcionalidades personalizadas. Con definiciones de pipelines en YAML o Python, los usuarios pueden prototipar y desplegar sistemas multi-agente robustos en minutos, desde asistentes conversacionales hasta flujos automáticos de análisis de datos.
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