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  • AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
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    ¿Qué es AI_RAG?
    AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.
    Características principales de AI_RAG
    • Integración de bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, Weaviate)
    • Soporte para modelos de incrustación (OpenAI, Hugging Face, etc.)
    • Orquestación de LLM para generación de respuestas
    • Pipeline modular de recuperación y generación
    • Conectores personalizados para nuevas fuentes de datos
  • FlyingAgent es un marco de Python que permite a los desarrolladores crear agentes de IA autónomos que planifican y ejecutan tareas usando LLMs.
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    ¿Qué es FlyingAgent?
    FlyingAgent ofrece una arquitectura modular que aprovecha los grandes modelos de lenguaje para simular agentes autónomos capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones en varias áreas. Los agentes mantienen una memoria interna para conservar el contexto y pueden integrar herramientas externas para tareas como navegación web, análisis de datos o llamadas a APIs de terceros. El marco soporta coordinación multi-agente, extensiones basadas en plugins y políticas de decisión personalizables. Con su diseño abierto, los desarrolladores pueden adaptar los backends de memoria, la integración de herramientas y los gestores de tareas, facilitando aplicaciones en automatización de soporte al cliente, ayuda en investigación, generación de contenido y orquestación de fuerzas de trabajo digitales.
  • Un marco ligero de JavaScript para construir agentes de IA con gestión de memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Tongui Agent?
    Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.
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