Herramientas marco de agente AI de alto rendimiento

Accede a soluciones marco de agente AI que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

marco de agente AI

  • Un marco de agentes IA de código abierto para construir, orquestar y desplegar agentes inteligentes con integraciones de herramientas y gestión de memoria.
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    ¿Qué es Wren?
    Wren es un marco de agentes de IA basado en Python, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, administrar y desplegar agentes autónomos. Proporciona abstracciones para definir herramientas (APIs o funciones), almacenes de memoria para mantener el contexto y lógica de orquestación para manejar el razonamiento de múltiples pasos. Con Wren, puedes prototipar rápidamente chatbots, scripts de automatización de tareas y asistentes de investigación combinando llamadas a LLM, registrando herramientas personalizadas y persistiendo el historial de conversaciones. Su diseño modular y capacidades de callbacks facilitan extenderlo e integrarlo con aplicaciones existentes.
    Características principales de Wren
    • Registro e invocación de herramientas
    • Gestión de memoria para mantener el contexto
    • Hooks de callbacks personalizados
    • Orquestación y encadenamiento de LLMs
    • Integración sencilla con SDK de Python
  • sma-begin es un marco minimalista en Python que ofrece encadenamiento de instrucciones, módulos de memoria, integraciones de herramientas y manejo de errores para agentes de IA.
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    ¿Qué es sma-begin?
    sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.
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