Herramientas orchestration multi-étapes de alto rendimiento

Accede a soluciones orchestration multi-étapes que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

orchestration multi-étapes

  • AgenticSearch es una biblioteca de Python que permite a agentes de IA autónomos realizar búsquedas en Google, sintetizar resultados y responder a consultas complejas.
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    ¿Qué es AgenticSearch?
    AgenticSearch es un kit de herramientas de Python de código abierto para construir agentes de IA autónomos que realizan búsquedas web, agregan datos y producen respuestas estructuradas. Integra grandes modelos de lenguaje y APIs de búsqueda para orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos: realizar consultas, rastrear resultados, clasificar enlaces relevantes, extraer pasajes clave y resumir hallazgos. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento del agente, encadenar acciones y monitorear la ejecución para construir asistentes de investigación, herramientas de inteligencia competitiva o recolectores de datos específicos del dominio sin navegación manual.
    Características principales de AgenticSearch
    • Orquestación autónoma de consultas de Google Search
    • Recuperación, scraping y clasificación de resultados
    • Extracción y resumen basado en LLM
    • Flujos de trabajo de agentes de múltiples pasos personalizables
    • Integración con LangChain y otros frameworks LLM
    • Soporte de streaming y ejecución asíncrona
  • Sherpa es un marco de agentes de IA de código abierto de CartographAI que orquesta LLMs, integra herramientas y construye asistentes modulares.
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    ¿Qué es Sherpa?
    Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.
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