Herramientas Schnellprototyping de alto rendimiento

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

Schnellprototyping

  • Un marco basado en Python para construir agentes de IA personalizados que integran LLMs con herramientas para la automatización de tareas.
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    ¿Qué es ai-agents-trial?
    ai-agents-trial es un proyecto de código abierto en Python que demuestra cómo construir agentes de IA autónomos usando LLMs. Ofrece abstracciones modulares para la planificación del agente, la invocación de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, calculadoras) y la gestión de memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas, encadenar acciones en múltiples pasos y mantener el contexto entre sesiones. La base de código usa APIs de OpenAI junto con utilidades auxiliares para orquestar flujos de trabajo, siendo ideal para prototipado rápido de asistentes basados en chat, bots de investigación o agentes de automatización específicos de dominio. Los puntos de integración permiten ampliar la funcionalidad con nuevos conectores y fuentes de datos sin alterar la lógica principal.
    Características principales de ai-agents-trial
    • Orquestación modular del agente con ciclos de planificación y ejecución
    • Integraciones de herramientas incorporadas (búsqueda web, calculadora, etc.)
    • Memoria persistente para el contexto entre sesiones
    • Arquitectura de plugins para añadir herramientas personalizadas
    • Soporte para modelos GPT de OpenAI
  • Una demostración de un sistema multi-agente basado en Java usando el framework JADE para modelar interacciones de agentes, negociaciones y coordinación de tareas.
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    ¿Qué es Java JADE Multi-Agent System Demo?
    El proyecto utiliza el framework JADE (Java Agent DEvelopment) para construir un entorno multi-agente. Define agentes que se registran en AMS y DF de la plataforma, intercambian mensajes ACL y ejecutan comportamientos como cíclicos, de una sola vez y FSM. Los escenarios ejemplo incluyen negociaciones comprador-vendedor, protocolos de contrato en red y asignación de tareas. Un contenedor GUI de agentes ayuda a monitorear los estados de los agentes en tiempo de ejecución y los flujos de mensajes.
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