agent-steps es un marco de orquestación de pasos en Python diseñado para facilitar el desarrollo de agentes AI mediante la descomposición de tareas complejas en pasos discretos y reutilizables. Cada paso encapsula una acción específica, como invocar un modelo de lenguaje, realizar transformaciones de datos o llamadas a APIs externas, y puede pasar contexto a pasos posteriores. La biblioteca soporta ejecución síncrona y asíncrona, permitiendo pipelines escalables. Las herramientas integradas de registro y depuración brindan transparencia en la ejecución de pasos, mientras que su arquitectura modular promueve la mantenibilidad. Los usuarios pueden definir tipos de pasos personalizados, enlazarlos en flujos de trabajo e integrarlos fácilmente en aplicaciones Python existentes. agent-steps es adecuado para construir chatbots, pipelines automatizados de datos, sistemas de soporte para decisiones y otras soluciones de IA de múltiples pasos.