Cognita es un marco RAG de código abierto que permite construir asistentes de IA modulares con recuperación de documentos, búsqueda vectorial y procesos personalizables.
Cognita ofrece una arquitectura modular para crear aplicaciones RAG: ingesta e indexación de documentos, selección entre OpenAI, TrueFoundry u otros proveedores de incrustaciones, y configuración de pipelines de recuperación mediante YAML o Python DSL. Su interfaz frontend integrada permite probar consultas, ajustar parámetros de recuperación y visualizar similitudes vectoriales. Una vez validado, Cognita proporciona plantillas de despliegue para Kubernetes y entornos sin servidor, permitiendo escalar asistentes de IA basados en conocimiento en producción con observabilidad y seguridad.
Características principales de Cognita
Definiciones modulares de pipelines RAG
Soporte para múltiples proveedores de incrustaciones
Integración con almacenes vectoriales
Entorno de pruebas frontend integrado
Configuraciones en YAML y Python DSL
Plantillas de despliegue para producción
Pros y Contras de Cognita
Desventajas
No hay disponibilidad clara de código abierto
Detalles de precios no mostrados explícitamente en la página principal
No hay mención directa de capacidades de agentes de IA o agentes autónomos
No hay enlaces visibles a GitHub o tiendas de aplicaciones para exploración más profunda
Ventajas
Plataforma integral de IA que integra datos, aplicaciones y APIs
Facilita el desarrollo y despliegue escalable de soluciones de IA
Funciona como un entorno colaborativo para flujos de trabajo de IA y datos
Soporta la construcción rápida y gestión de productos impulsados por IA
Astro Agents es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores crear agentes con IA con herramientas personalizables, memoria y razonamiento en múltiples pasos.
Astro Agents ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA en JavaScript y TypeScript. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas para búsqueda de datos, integrar almacenes de memoria para preservar el contexto de la conversación y orquestar flujos de trabajo en múltiples pasos. Es compatible con múltiples proveedores de LLM como OpenAI y Hugging Face, y puede desplegarse como sitios estáticos o funciones sin servidor. Con observabilidad incorporada y plugins extensibles, los equipos pueden prototipar, probar y escalar asistentes impulsados por IA sin grandes sobrecargas de infraestructura.