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mantenibilidad del software

  • Agent Adapters

    Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
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    ¿Qué es Agent Adapters?
    Agent Adapters está diseñado para proporcionar a los desarrolladores una interfaz coherente para conectar agentes de IA con servicios y frameworks externos. A través de su arquitectura modular, ofrece adaptadores preconstruidos para APIs HTTP, plataformas de mensajería como Slack y Teams, y endpoints de herramientas personalizadas. Cada adaptador maneja el análisis de solicitudes, el mapeo de respuestas, la gestión de errores y ganchos opcionales para registro o monitoreo. Los desarrolladores también pueden registrar adaptadores personalizados implementando una interfaz definida y configurando los parámetros del adaptador en las configuraciones de su agente. Este enfoque optimizado reduce el código repetitivo, asegura una ejecución uniforme de los flujos de trabajo y acelera el despliegue de agentes en múltiples entornos sin reescribir la lógica de integración.
    Características principales de Agent Adapters
    • Interfaces de adaptador modulares
    • Adaptadores preconstruidos para HTTP, Slack, Teams
    • Registro de adaptadores personalizados
    • Análisis de solicitudes y mapeo de respuestas
    • Ganchos para registro y monitoreo

  • Dialogflow Fulfillment Python Library

    Una biblioteca de Python para implementar webhooks para agentes de Dialogflow, manejando intenciones de usuario, contextos y respuestas enriquecidas.
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    ¿Qué es Dialogflow Fulfillment Python Library?
    La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.

  • Xemantic AI Tool Schema

    Una biblioteca de TypeScript y JSON Schema que permite a los desarrolladores definir y validar interfaces de herramientas de agentes IA de forma segura en tipos
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    ¿Qué es Xemantic AI Tool Schema?
    Xemantic AI Tool Schema es un conjunto de definiciones de esquema JSON y tipos TypeScript diseñados para estandarizar cómo se describen, validan y llaman las herramientas de agentes IA. Los desarrolladores pueden definir metadatos de herramientas como nombre, descripción y parámetros, luego validar instancias contra el esquema o usar las interfaces TypeScript generadas durante el desarrollo. El esquema soporta tipos de parámetros, estructuras anidadas, valores predeterminados y control de versiones, asegurando validación robusta y compatibilidad. Al seguir un esquema coherente, los agentes IA pueden descubrir y llamar herramientas de manera confiable en tiempo de ejecución, mejorando la mantenibilidad y reduciendo errores de integración. El paquete se integra sin problemas con Xemantic AI Agents y puede extenderse para casos de uso personalizados.
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