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масштабируемые AI-системы

  • 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.
  • 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.
  • Agentes de voz impulsados por IA para automatizar llamadas telefónicas.
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    ¿Qué es Call Support?
    Voho proporciona agentes de voz impulsados por IA capaces de automatizar varios tipos de llamadas telefónicas. La plataforma incluye funciones como una recepcionista AI 24/7 para manejar llamadas entrantes, un servicio de contestador para consultas de clientes y llamadas salientes para generación de leads y seguimientos. Los agentes de voz AI de Voho son personalizables y escalables, lo que permite a las empresas mejorar el servicio al cliente, gestionar citas y recopilar información importante de manera eficiente. Este servicio es beneficioso para diversas industrias, incluyendo comercio electrónico, atención médica, bienes raíces y hospitalidad.
  • Marco para la ejecución descentralizada, coordinación eficiente y entrenamiento escalable de agentes de aprendizaje por refuerzo multi-agente en entornos diversos.
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    ¿Qué es DEf-MARL?
    DEf-MARL (Marco de ejecución descentralizada para aprendizaje por refuerzo multi-agente) proporciona una infraestructura robusta para ejecutar y entrenar agentes cooperativos sin controladores centralizados. Utiliza protocolos de comunicación peer-to-peer para compartir políticas y observaciones entre agentes, permitiendo una coordinación mediante interacciones locales. El framework se integra perfectamente con toolkits RL comunes como PyTorch y TensorFlow, ofreciendo wrappers configurables, recopilación distribuida de rollout y módulos de sincronización de gradientes. Los usuarios pueden definir espacios de observación, funciones de recompensa y topologías de comunicación específicas para cada agente. DEf-MARL soporta adición y eliminación dinámica de agentes en tiempo de ejecución, ejecución tolerante a fallos mediante replicación del estado crítico en nodos, y planificación de comunicación adaptativa para equilibrar exploración y explotación. Acelera el entrenamiento paralizando simulaciones de entornos y reduciendo los cuellos de botella centrales, siendo adecuado para investigación MARL a gran escala y simulaciones industriales.
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