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Herramientas transiciones de estado de alto rendimiento

Accede a soluciones transiciones de estado que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

transiciones de estado

  • Robocorp LLM State Machine

    Una biblioteca de Python que permite a los desarrolladores construir agentes de IA robustos con máquinas de estado que gestionan flujos de trabajo impulsados por LLM.
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    ¿Qué es Robocorp LLM State Machine?
    LLM State Machine es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes de IA usando máquinas de estado explícitas. Los desarrolladores definen estados como pasos discretos, cada uno invocando un gran modelo de lenguaje o lógica personalizada, y transiciones basadas en salidas. Este enfoque proporciona claridad, mantenibilidad y manejo robusto de errores para flujos de trabajo con múltiples pasos alimentados por LLM, como procesamiento de documentos, bots conversacionales o pipelines de automatización.
    Características principales de Robocorp LLM State Machine
    • Definición del flujo de trabajo controlado por estados
    • Integraciones LLM modulables (OpenAI, Hugging Face)
    • Lógica de transición personalizable
    • Manejo de errores incorporado y reintentos
    • Soporte de registros y monitoreo
    • Arquitectura modular para extensibilidad

  • Agent Transparency Tool

    Una caja de herramientas basada en Python que permite a los desarrolladores monitorear, registrar, rastrear y visualizar la transparencia en la toma de decisiones de agentes de IA en los flujos de trabajo.
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    ¿Qué es Agent Transparency Tool?
    La herramienta Agent Transparency ofrece un marco completo para instrumentar agentes de IA con funciones de transparencia. Proporciona interfaces de registro para documentar transiciones de estado y decisiones, módulos para calcular métricas clave de transparencia (por ejemplo, puntuaciones de confianza, linaje de decisiones), y paneles de visualización para explorar el comportamiento del agente a lo largo del tiempo. Al integrarse perfectamente con frameworks de agentes populares, genera registros estructurados de transparencia, soporta exportación en formatos JSON o CSV, e incluye utilidades para trazar curvas de transparencia para auditorías y análisis de rendimiento. Este kit permite a los equipos identificar sesgos, hacer depuración de flujos de trabajo y demostrar prácticas responsables de IA.
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