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  • Wizard Language es un DSL declarativo en TypeScript para definir agentes de IA con orquestación de solicitudes y integración de herramientas.
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    ¿Qué es Wizard Language?
    Wizard Language es un lenguaje de dominio específico declarativo construido sobre TypeScript para crear asistentes de IA como asistentes de mándalas de hechizos. Los desarrolladores definen pasos impulsados por intención, solicitudes, invocaciones de herramientas, almacenes de memoria y lógica de ramificación en un DSL conciso. Internamente, Wizard Language compila estas definiciones en llamadas orquestadas a LLM, gestionando contexto, flujos asíncronos y manejo de errores. Acelera la creación de prototipos de chatbots, asistentes de recuperación de datos y flujos de trabajo automatizados abstraiendo la ingeniería de solicitudes y la gestión de estado en componentes reutilizables.
    Características principales de Wizard Language
    • DSL declarativo para flujos de agentes
    • Orquestación de llamadas a LLM y gestión de solicitudes
    • Integración con herramientas y API externas
    • Gestión de estado y memoria
    • Ramificación condicional y manejo de errores
    • Arquitectura plugin para extensiones
    • Control de flujo asíncrono
  • Una demostración de agente de IA minimalista basada en Python que presenta modelos conversacionales GPT con memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es DemoGPT?
    DemoGPT es un proyecto de Python de código abierto diseñado para demostrar los conceptos básicos de los agentes de IA utilizando los modelos GPT de OpenAI. Implementa una interfaz conversacional con memoria persistente guardada en archivos JSON, permitiendo interacciones contextuales en diferentes sesiones. El marco soporta ejecución dinámica de herramientas, como búsquedas en la web, cálculos y extensiones personalizadas, mediante una arquitectura al estilo plugin. Configurando simplemente tu clave API de OpenAI e instalando dependencias, los usuarios pueden ejecutar DemoGPT localmente para crear prototipos de chatbots, explorar flujos de diálogo en múltiples turnos y probar flujos de trabajo impulsados por agentes. Esta demostración completa ofrece una base práctica para que desarrolladores e investigadores construyan, personalicen y experimenten con agentes potenciados por GPT en escenarios del mundo real.
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