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  • Agent Forge es un framework CLI para crear, orquestar y desplegar agentes de IA integrados con LLMs y herramientas externas.
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    ¿Qué es Agent Forge?
    Agent Forge simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA ofreciendo comandos CLI para generar código base, plantillas de conversación y configuraciones. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes, agregar proveedores LLM e integrar herramientas externas como bases de datos vectoriales, APIs REST y plugins personalizados usando descriptores YAML o JSON. El framework permite ejecución local, pruebas interactivas y empaquetado de agentes en imágenes Docker o funciones sin servidor para facilitar su despliegue. La integración de registro de logs, perfiles de entorno y hooks VCS simplifica la depuración, colaboración y pipelines CI/CD. Esta arquitectura flexible soporta la creación de chatbots, asistentes de investigación autónomos, bots de soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados con mínimo setup.
    Características principales de Agent Forge
    • Generación CLI
    • Integración de herramientas basada en configuración
    • Orquestación multi-agente
    • Pruebas locales y logging
    • Empaquetado Docker y serverless
    • Perfiles de entorno
    • Hooks VCS
  • DevLooper crea estructuras, ejecuta y despliega agentes de IA y flujos de trabajo usando la computación nativa en la nube de Modal para un desarrollo rápido.
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    ¿Qué es DevLooper?
    DevLooper está diseñado para simplificar todo el ciclo de vida de los proyectos de agentes de IA. Con un solo comando puedes generar código base para agentes específicos y flujos de trabajo paso a paso. Aprovecha el entorno de ejecución nativo en la nube de Modal para ejecutar agentes como funciones escalables sin estado, y ofrece modos de ejecución local y depuración para una iteración rápida. DevLooper maneja flujos de datos con estado, programación periódica y observabilidad integrada desde una única plataforma. Al abstraer los detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes, pruebas y optimización. La integración fluida con bibliotecas Python existentes y el SDK de Modal garantiza despliegues seguros y reproducibles en entornos de desarrollo, prueba y producción.
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