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razonamiento en cadena

  • Wumpus LLM Agent

    Wumpus es un marco de código abierto que permite la creación de agentes Socratic LLM con invocación de herramientas integrada y razonamiento.
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    ¿Qué es Wumpus LLM Agent?
    El agente Wumpus LLM está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes IA Socratic avanzados proporcionando utilidades de orquestación preconstruidas, plantillas estructuradas de solicitudes y una integración de herramientas sin fisuras. Los usuarios definen personalidades de agentes, conjuntos de herramientas y flujos de conversación, luego aprovechan la gestión integrada de cadenas de pensamiento para una razonación transparente. El marco maneja cambios de contexto, recuperación de errores y almacenamiento de memoria, permitiendo procesos de decisión en múltiples pasos. Incluye una interfaz de plugins para APIs, bases de datos y funciones personalizadas, permitiendo a los agentes navegar por la web, consultar bases de conocimiento o ejecutar código. Con registros exhaustivos y depuración, los desarrolladores pueden rastrear cada paso de razonamiento, ajustar comportamientos del agente y desplegar en cualquier plataforma compatible con Python 3.7+.
    Características principales de Wumpus LLM Agent
    • Solicitud de cadena de pensamiento socrática
    • Interfaz de invocación de herramientas
    • Configuración de personajes de agentes
    • Gestión de memoria de contexto
    • API de plugins para servicios externos
    • Registro estructurado y depuración

  • LLM Maze Agent

    Un marco de agentes en Python de código abierto que utiliza razonamiento en cadena para resolver laberintos de manera dinámica a través de planificación guiada por LLM.
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    ¿Qué es LLM Maze Agent?
    El marco LLM Maze Agent proporciona un entorno basado en Python para construir agentes inteligentes capaces de navegar laberintos de cuadrícula utilizando grandes modelos de lenguaje. Al combinar interfaces modulares de entorno con plantillas de prompting en cadena de pensamiento y planificación heurística, el agente consulta iterativamente a un LLM para decidir las direcciones de movimiento, adaptarse a obstáculos y actualizar su representación del estado interno. La compatibilidad lista para usar con modelos de OpenAI y Hugging Face permite una integración sin problemas, mientras que la generación de laberintos configurable y la depuración paso a paso facilitan la experimentación con diferentes estrategias. Los investigadores pueden ajustar funciones de recompensa, definir espacios de observación personalizados y visualizar rutas del agente para analizar procesos de razonamiento. Este diseño hace que LLM Maze Agent sea una herramienta versátil para evaluar la planificación basada en LLM, enseñar conceptos de IA y comparar el rendimiento de los modelos en tareas de razonamiento espacial.
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