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Multi-Agenten-Architektur

  • Nuzon-AI es un framework extensible de agentes de IA que permite a los desarrolladores crear agentes de chat personalizables con memoria y soporte para plugins.
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    ¿Qué es Nuzon-AI?
    Nuzon-AI proporciona un marco de agentes basado en Python que permite definir tareas, gestionar la memoria conversacional y ampliar capacidades mediante plugins. Soporta integración con principales LLMs (OpenAI, modelos locales), permitiendo a los agentes realizar interacciones web, análisis de datos y flujos de trabajo automatizados. La arquitectura incluye un registro de habilidades, un sistema de invocación de herramientas y una capa de orquestación multi-agentes, permitiéndote combinar agentes para soporte al cliente, asistencia en investigación y productividad personal. Con archivos de configuración, puedes personalizar el comportamiento de cada agente, la política de retención de memoria y los registros para depuración o auditoría.
    Características principales de Nuzon-AI
    • Sistema de plugins modular
    • Gestión de memoria conversacional
    • Integración LLM (OpenAI, local)
    • Orquestación multi-agentes
    • Desarrollo de habilidades personalizadas
    • Pipeline de ejecución de tareas
  • Java-Action-Datetime agrega acciones robustas de manejo de fechas y horas a los agentes LightJason, ofreciendo análisis, formateo, aritmética y conversiones de zona horaria.
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    ¿Qué es Java-Action-Datetime?
    Java-Action-Datetime es un módulo adicional para el marco del sistema multiagente LightJason, diseñado para manejar todas las operaciones temporales dentro de sus agentes. Proporciona acciones para obtener la marca de tiempo actual, analizar cadenas de fecha/hora en objetos temporales Java, aplicar patrones de formateo personalizados, realizar operaciones aritméticas como añadir o restar duraciones, calcular diferencias entre datetimes y convertir entre zonas horarias. Estas acciones se integran perfectamente en el código del agente LightJason, reducen la redundancia y habilitan un razonamiento temporal confiable y coherente en despliegues distribuidos de agentes.
  • Un sistema de múltiples agentes que analiza las preferencias de los compradores para entregar recomendaciones personalizadas en tiempo real en centros comerciales.
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    ¿Qué es Mall Recommendation Multi-Agent System?
    El sistema multi-agente de recomendación para centros comerciales es un marco impulsado por IA basado en una arquitectura multi-agente para mejorar la experiencia de compra. Incluye agentes que rastrean las interacciones de los visitantes; agentes de preferencias que analizan datos pasados y en tiempo real; y agentes de recomendación que generan sugerencias personalizadas de productos y promociones. Los agentes se comunican mediante un protocolo de paso de mensajes para actualizar modelos de usuario, compartir insights entre agentes y ajustar las recomendaciones de manera dinámica. Soporta integración con CMS y POS para retroalimentación en tiempo real de inventario y ventas. Su diseño modular permite a los desarrolladores personalizar comportamientos, integrar nuevas fuentes de datos y desplegar en diversas plataformas. Ideal para grandes entornos minoristas, mejora la satisfacción del cliente y aumenta las ventas con recomendaciones precisas y contextuales.
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