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systèmes AI évolutifs

  • kilobees es un marco de trabajo en Python para crear, orquestar y gestionar múltiples agentes de IA que colaboran en flujos de trabajo modulares.
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    ¿Qué es kilobees?
    kilobees es una plataforma integral de orquestación multi-agente construida en Python que simplifica el desarrollo de flujos de trabajo complejos de IA. Los desarrolladores pueden definir agentes individuales con roles especializados, como extracción de datos, procesamiento de lenguaje natural, integración de API o lógica de decisiones. kilobees gestiona automáticamente la mensajería entre agentes, colas de tareas, recuperación de errores y balanceo de carga en hilos de ejecución o nodos distribuidos. Su arquitectura de plugins soporta plantillas de prompts personalizadas, paneles de monitoreo del rendimiento y integraciones con servicios externos como bases de datos, APIs web o funciones en la nube. Al abstraer los desafíos comunes de la coordinación multi-agente, kilobees acelera la creación, prueba y despliegue de sistemas de IA sofisticados que requieren interacción colaborativa, ejecución paralela y extensibilidad modular.
    Características principales de kilobees
    • Orquestación y programación multi-agente
    • Módulos de comportamiento de agentes personalizables
    • Mensajería entre agentes y protocolos
    • Gestión de flujos de trabajo y colas de tareas
    • Plantillas de prompts e integración con API
    • Paneles de monitoreo de rendimiento
    • Manejo de errores y recuperación
    • Ejecución paralela o distribuida escalable
  • AgentSmith es un marco de código abierto que orquesta flujos de trabajo autónomos con múltiples agentes y asistentes basados en LLM.
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    ¿Qué es AgentSmith?
    AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.
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