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Herramientas registro automatizado de alto rendimiento

Accede a soluciones registro automatizado que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

registro automatizado

  • MCP Agent Proxy

    Un proxy HTTP para llamadas a la API de agentes de IA que permite streaming, caching, registro y parámetros de solicitud personalizables.
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    ¿Qué es MCP Agent Proxy?
    El MCP Agent Proxy funciona como un servicio middleware entre sus aplicaciones y la API de OpenAI. Transfiere transparentemente llamadas a ChatCompletion y Embedding, gestiona respuestas en streaming para los clientes, almacena en caché resultados para mejorar el rendimiento y reducir costos, registra metadatos de solicitudes y respuestas para depuración, y permite la personalización en tiempo real de los parámetros API. Los desarrolladores pueden integrarlo en frameworks existentes para simplificar el procesamiento multi-canal y mantener un endpoint centralizado para todas las interacciones con IA.
    Características principales de MCP Agent Proxy
    • Proxy HTTP para endpoints ChatCompletion y Embedding
    • Streaming en tiempo real de respuestas API
    • Caché de respuestas con TTL configurable
    • Registro de solicitudes y respuestas
    • Sobrescritura dinámica de parámetros API
    • Soporte para alta concurrencia

  • Step Functions Agent

    Un agente de IA basado en AWS Step Functions que orquesta flujos de trabajo impulsados por LLM, ramificaciones dinámicas e invocaciones de funciones para la automatización.
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    ¿Qué es Step Functions Agent?
    El agente de funciones de paso (Step Functions Agent) es una caja de herramientas de código abierto que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo inteligentes sin servidor en AWS. Usando modelos de lenguaje grandes como GPT de OpenAI, este agente genera dinámicamente definiciones de máquinas de estado de AWS Step Functions basadas en prompts en lenguaje natural o instrucciones estructuradas. Soporta invocación de funciones Lambda, paso de contexto entre pasos, implementación de ramificación condicional, paralelización, reintentos y manejo de errores. El marco abstrae las integraciones con los servicios AWS, provisiona recursos automáticamente y ofrece observabilidad a través de CloudWatch. Los usuarios pueden personalizar prompts, integrar funciones personalizadas y monitorear las ejecuciones de los flujos. Con estrategias de respaldo y registros de auditoría integrados, el agente de funciones de paso agiliza la construcción de pipelines de automatización IA escalables y resistentes, acelerando el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de datos, ETL y soporte a decisiones.

  • AI Agent Debate Autogen Tutorial

    Un tutorial práctico que demuestra cómo orquestar agentes de IA de estilo debate usando LangChain AutoGen en Python.
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    ¿Qué es AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    El tutorial Autogen de Debate de Agentes IA ofrece un marco paso a paso para orquestar múltiples agentes IA involucrados en debates estructurados. Utiliza el módulo AutoGen de LangChain para coordinar mensajes, ejecución de herramientas y resolución de debates. Los usuarios pueden personalizar plantillas, configurar parámetros de debate y consultar registros y resúmenes detallados de cada ronda. Ideal para investigadores evaluando opiniones de modelos o docentes demostrando colaboración IA. Este tutorial proporciona componentes de código reutilizables para orquestación integral de debates en Python.
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