Herramientas optimisation du comportement des agents más usadas

Descubre por qué estas herramientas optimisation du comportement des agents son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

optimisation du comportement des agents

  • LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
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    ¿Qué es LangGraph?
    LangGraph proporciona una abstracción basada en gráficos para diseñar flujos de trabajo de agentes AI. Los desarrolladores definen nodos que representan solicitudes, herramientas, fuentes de datos o lógica de decisión, y luego conectan estos nodos con bordes para formar un gráfico dirigido. Durante la ejecución, LangGraph recorre el gráfico ejecutando llamadas a LLM, solicitudes API y funciones personalizadas en secuencia o en paralelo. El soporte incorporado para caché, manejo de errores, registros y concurrencia garantiza un comportamiento robusto del agente. Plantillas extensibles de nodos y bordes permiten a los usuarios integrar cualquier servicio o modelo externo, haciendo que LangGraph sea ideal para construir chatbots, pipelines de datos, trabajadores autónomos y asistentes de investigación sin código boilerplate complejo.
    Características principales de LangGraph
    • Orquestación de flujo de trabajo de agentes basada en gráficos
    • Definiciones modulares de nodos para solicitudes, herramientas y lógica
    • Integración con OpenAI, Hugging Face y APIs personalizadas
    • Herramientas integradas para monitoreo y depuración
    • Concurrencia y caché configurables
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