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Prototyping von KI

  • Un tutorial práctico de Python que muestra cómo construir, orquestar y personalizar aplicaciones de IA multi-agente usando el framework AutoGen.
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    ¿Qué es AutoGen Hands-On?
    AutoGen Hands-On proporciona un entorno estructurado para aprender el uso del framework AutoGen mediante ejemplos prácticos en Python. Guía a los usuarios en la clonación del repositorio, la instalación de dependencias y la configuración de claves API para desplegar configuraciones multi-agente. Cada script muestra funciones clave como definir roles de agentes, memoria de sesiones, enrutamiento de mensajes y patrones de orquestación de tareas. El código incluye registro, manejo de errores y hooks extensibles que permiten personalizar el comportamiento de los agentes e integrarlos con servicios externos. Los usuarios adquieren experiencia práctica en construir flujos de trabajo colaborativos donde múltiples agentes interactúan para completar tareas complejas, desde chatbots de soporte al cliente hasta pipelines de procesamiento de datos automatizados. El tutorial fomenta buenas prácticas en coordinación multi-agente y desarrollo de IA escalable.
    Características principales de AutoGen Hands-On
    • Orquestación multi-agente
    • Gestión de conversación basada en roles
    • Almacenamiento de memoria de sesiones
    • Sistema de plugins extensible
    • Registro detallado y manejo de errores
  • MAGI es un marco de agentes de IA modular de código abierto para la integración dinámica de herramientas, gestión de memoria y planificación de flujo de trabajo de múltiples pasos.
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    ¿Qué es MAGI?
    MAGI (Inteligencia Generativa de IA Modular) es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA. Ofrece una arquitectura de plugins para la integración personalizada de herramientas, módulos de memoria persistente, planificación en cadena de pensamiento y orquestación en tiempo real de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden registrar APIs externas o scripts locales como herramientas del agente, configurar servidores de memoria y definir políticas de tareas. El diseño extensible de MAGI soporta tareas síncronas y asíncronas, lo que lo hace ideal para chatbots, pipelines de automatización y prototipos de investigación.
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