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optimisation de la mémoire

  • Proactive AI Agents es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores crear sistemas multi-agentes autónomos con planificación de tareas proactiva.
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    ¿Qué es Proactive AI Agents?
    Proactive AI Agents es un marco centrado en el desarrollador diseñado para estructurar ecosistemas sofisticados de agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece capacidades listas para usar para la creación de agentes, descomposición de tareas y comunicación entre agentes, permitiendo una coordinación fluida en objetivos complejos y de múltiples pasos. Cada agente puede equiparse con herramientas personalizadas, almacenamiento de memoria y algoritmos de planificación, permitiendo anticiparse proactivamente a las necesidades del usuario, programar tareas y ajustar estrategias de forma dinámica. El marco soporta la integración modular de nuevos modelos de lenguaje, kits de herramientas y bases de conocimientos, además de ofrecer funciones de registro y monitoreo integradas. Al abstraer las complejidades de la orquestación de agentes, Proactive AI Agents acelera el desarrollo de flujos de trabajo impulsados por IA para investigación, automatización y aplicaciones empresariales.
    Características principales de Proactive AI Agents
    • Orquestación de agentes
    • Descomposición de tareas
    • Planificación proactiva
    • Integración de herramientas personalizadas
    • Gestión de memoria
    • Registro y monitoreo
    • Integración modular de LLM
  • MInD proporciona gestión de memoria para agentes basados en LLM para grabar, recuperar y resumir información contextual a través de sesiones.
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    ¿Qué es MInD?
    MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.
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