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エージェントメッセージングプロトコル

  • 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.
    Características principales de kilobees
    • Orquestación y programación multi-agente
    • Módulos de comportamiento de agentes personalizables
    • Mensajería entre agentes y protocolos
    • Gestión de flujos de trabajo y colas de tareas
    • Plantillas de prompts e integración con API
    • Paneles de monitoreo de rendimiento
    • Manejo de errores y recuperación
    • Ejecución paralela o distribuida escalable
  • Crewai orquesta las interacciones entre múltiples agentes de IA, permitiendo resolver tareas colaborativas, planificación dinámica y comunicación de agente a agente.
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    ¿Qué es Crewai?
    Crewai proporciona una biblioteca en Python para diseñar y ejecutar sistemas con múltiples agentes de IA. Los usuarios pueden definir agentes individuales con roles especializados, configurar canales de mensajería para comunicación entre agentes e implementar planificadores dinámicos para asignar tareas en función del contexto en tiempo real. Su arquitectura modular permite integrar diferentes LLM o modelos personalizados para cada agente. Herramientas integradas de registro y monitoreo rastrean conversaciones y decisiones, permitiendo una depuración y mejora iterativa del comportamiento de los agentes.
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