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registro e auditoria

  • OpenExec Protocol

    El protocolo OpenExec permite que agentes de IA autónomos propongan, negocien y ejecuten tareas en ecosistemas descentralizados con resolución segura de disputas.
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    ¿Qué es OpenExec Protocol?
    El protocolo OpenExec es una especificación y conjunto de herramientas completo que facilita una interacción fluida entre agentes IA autónomos. Al estandarizar los canales de comunicación, como propuestas de tareas, aceptaciones, rechazos, informes de ejecución y mensajes de resolución de disputas, OpenExec asegura que agentes construidos en arquitecturas diversas puedan interoperar sin problemas. Ofrece SDKs en Node.js y Python para definir identidades de agentes, registrar habilidades y gestionar reputaciones. El protocolo integra canales de pago para liquidaciones con tokens criptográficos, garantizando transacciones seguras y auditable. Con adaptadores plug-in para los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) y redes blockchain, los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo descentralizados, mercados de servicios automatizados y procesos de gobernanza. El diseño modular de OpenExec favorece la extensibilidad, permitiendo extensiones personalizadas para verificación, arbitraje y registro, adaptadas a necesidades empresariales o de investigación.
    Características principales de OpenExec Protocol
    • Registro y descubrimiento de agentes
    • Definición de habilidades y capacidades
    • Propuestas y negociaciones de tareas
    • Arbitraje y resolución de disputas
    • Liquidación de pagos y tokens
    • Registro y auditoría
    • Integración con principales proveedores de LLM
    • Adaptadores de blockchain y mensajería
    Pros y Contras de OpenExec Protocol

    Desventajas

    Al ser un protocolo, requiere la adopción por parte de desarrolladores de herramientas y agentes para realizar todos los beneficios.
    La documentación y las herramientas pueden tener una curva de aprendizaje para usuarios nuevos.
    Algunos clientes y SDK aún están en desarrollo (por ejemplo, Go, Java).

    Ventajas

    Proporciona un protocolo estandarizado para la interacción entre agentes AI y herramientas, mejorando la interoperabilidad.
    Soporta el descubrimiento dinámico de herramientas para mejorar la escalabilidad y facilidad de integración.
    Seguridad incorporada con mecanismos de autenticación y autorización.
    Aborda la fragmentación y complejidad de integración en ecosistemas AI.
    Clientes de código abierto disponibles en varios lenguajes, incluyendo Python y TypeScript.

  • Agent Supervisor Example

    Un orquestador de agentes de IA basado en Python que supervisa las interacciones entre múltiples agentes autónomos para la ejecución coordinada de tareas y gestión dinámica del flujo de trabajo.
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    ¿Qué es Agent Supervisor Example?
    El repositorio Agent Supervisor Demonstrates muestra cómo orquestar varios agentes de IA autónomos en un flujo de trabajo coordinado. Escrito en Python, define una clase Supervisor para despachar tareas, monitorear el estado de los agentes, manejar fallas y agregar respuestas. Puedes extender las clases base de agentes, conectar diferentes API de modelos y configurar políticas de programación. Registra actividades para auditoría, soporta ejecución paralela y ofrece un diseño modular para fácil personalización e integración en sistemas de IA más grandes.
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