Herramientas testes de agentes de alto rendimiento

Accede a soluciones testes de agentes que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

testes de agentes

  • Un marco de línea de comandos en Python para esbozar aplicaciones personalizables de agentes IA con memoria incorporada, herramientas e integración UI.
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    ¿Qué es AgenticAppBuilder?
    AgenticAppBuilder acelera el desarrollo de agentes IA proporcionando una CLI con un solo comando para esbozar aplicaciones listas para producción. Configura las opciones del modelo de lenguaje, los backends de memoria, las integraciones de herramientas y una interfaz de usuario, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la lógica personalizada del agente. La arquitectura modular soporta cadenas de herramientas ampliables, gestión transparente de claves API y scripts de despliegue para entornos locales o en la nube, reduciendo código repetitivo y acelerando prototipados.
    Características principales de AgenticAppBuilder
    • Esqueleto de proyecto basado en CLI
    • Integración preconfigurada de LLM y memoria
    • Gestión de cadenas de herramienta personalizadas
    • Generación de UI web inicial
    • Soporte de scripts de despliegue
  • Agents-Deep-Research es un marco para desarrollar agentes de IA autónomos que planifican, actúan y aprenden usando LLMs.
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    ¿Qué es Agents-Deep-Research?
    Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.
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