Herramientas Maschinelles Lernen Workflows de alto rendimiento

Accede a soluciones Maschinelles Lernen Workflows que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

Maschinelles Lernen Workflows

  • Un marco de Python de código abierto que orquesta múltiples agentes de IA para descomposición de tareas, asignación de roles y resolución colaborativa de problemas.
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    ¿Qué es Team Coordination?
    Team Coordination es una biblioteca ligera de Python diseñada para simplificar la orquestación de múltiples agentes de IA que trabajan juntos en tareas complejas. Definiendo roles especializados como planificadores, ejecutores, evaluadores o comunicadores, los usuarios pueden descomponer un objetivo alto en subtareas manejables, delegarlas a agentes individuales y facilitar una comunicación estructurada. El marco maneja ejecución asíncrona, enrutamiento de protocolos y agregación de resultados, permitiendo la colaboración eficiente de equipos de agentes de IA. Su sistema de plugins soporta integración con LLMs populares, APIs y lógica personalizada, ideal para aplicaciones en servicio al cliente automatizado, investigación, IA en juegos y pipelines de procesamiento de datos. Con abstracciones claras y componentes extensibles, Team Coordination acelera el desarrollo de flujos de trabajo multi-agentes escalables.
    Características principales de Team Coordination
    • Definición de agentes basada en roles
    • Motor de descomposición de tareas
    • Ejecución asíncrona
    • Protocolos de comunicación entre agentes
    • Agregación y evaluación de resultados
    • Sistema de plugins para integración con LLMs y APIs
  • Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
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    ¿Qué es Pipe Pilot?
    Pipe Pilot es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores construir, visualizar y gestionar pipelines de IA en Python. Ofrece una API declarativa o configuración YAML para encadenar tareas como generación de texto, clasificación, enriquecimiento de datos y llamadas API REST. Los usuarios pueden implementar ramas condicionales, bucles, reintentos y manejadores de errores para crear flujos de trabajo resistentes. Pipe Pilot mantiene el contexto de ejecución, registra cada paso y admite modos de ejecución en paralelo o secuenciales. Se integra con los principales proveedores de LLM, funciones personalizadas y servicios externos, siendo ideal para automatizar informes, chatbots, procesamiento inteligente de datos y aplicaciones IA complejas en múltiples etapas.
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