Novedades разработческие фреймворки para este año

Encuentra herramientas разработческие фреймворки diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

разработческие фреймворки

  • HMAS es un marco de trabajo en Python para construir sistemas jerárquicos de múltiples agentes con funciones de comunicación y entrenamiento de políticas.
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    ¿Qué es HMAS?
    HMAS es un marco de trabajo de código abierto en Python que permite el desarrollo de sistemas jerárquicos de múltiples agentes. Ofrece abstracciones para definir jerarquías de agentes, protocolos de comunicación entre agentes, integración de entornos y ciclos de entrenamiento incorporados. Investigadores y desarrolladores pueden usar HMAS para prototipar interacciones complejas entre agentes, entrenar políticas coordinadas y evaluar el rendimiento en entornos simulados. Su diseño modular facilita extender y personalizar agentes, entornos y estrategias de entrenamiento.
    Características principales de HMAS
    • Arquitectura jerárquica de agentes
    • Protocolos de comunicación entre agentes
    • Interfaces de envoltorio de entornos
    • Bucle de entrenamiento y evaluación integrado
    • Soporte modular para extensiones
  • Asistente de código impulsado por IA que aumenta su productividad.
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    ¿Qué es AI Coder Buddy?
    AI Coder Buddy es un asistente de codificación impulsado por IA orientado a mejorar su productividad. Soporta más de 90 lenguajes de programación, frameworks y bibliotecas, ofreciendo más de 145,000 ejemplos de código buscables. Ya sea que usted sea un principiante que necesita orientación o un desarrollador experimentado que busca acelerar su flujo de trabajo, AI Coder Buddy proporciona las herramientas y el apoyo necesarios para codificar de manera más inteligente y eficiente.
  • Un marco multi-agente de código abierto que orquesta LLMs para integración dinámica de herramientas, gestión de memoria y razonamiento automatizado.
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    ¿Qué es Avalon-LLM?
    Avalon-LLM es un marco de IA multi-agente basado en Python que permite a los usuarios orquestar múltiples agentes impulsados por LLM en un entorno coordinado. Cada agente puede configurarse con herramientas específicas, incluyendo búsqueda en Internet, operaciones con archivos y APIs personalizadas, para realizar tareas especializadas. El marco soporta módulos de memoria para almacenar el contexto de conversaciones y conocimientos a largo plazo, razonamiento en cadena para mejorar la toma de decisiones, y pipelines de evaluación integrados para benchmarking del rendimiento del agente. Avalon-LLM proporciona un sistema de plugins modular que permite a los desarrolladores agregar o reemplazar fácilmente componentes como proveedores de modelos, toolkits y almacenes de memoria. Con archivos de configuración sencillos e interfaces de línea de comandos, los usuarios pueden desplegar, monitorear y extender flujos de trabajo autónomos de IA adaptados para investigación, desarrollo y casos de producción.
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