Herramientas カスタム動作 de alto rendimiento

Accede a soluciones カスタム動作 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

カスタム動作

  • Un marco ligero de Node.js que permite a múltiples agentes de IA colaborar, comunicarse y gestionar flujos de trabajo de tareas.
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    ¿Qué es Multi-Agent Framework?
    Multi-Agent es un kit de herramientas para desarrolladores que te ayuda a construir y orquestar múltiples agentes de IA que se ejecutan en paralelo. Cada agente mantiene su propio almacenamiento de memoria, configuración de prompt y cola de mensajes. Puedes definir comportamientos personalizados, establecer canales de comunicación entre agentes y delegar tareas automáticamente según los roles de los agentes. Aprovecha la API Chat de OpenAI para comprensión y generación del lenguaje, y ofrece componentes modulares para orquestación de flujos de trabajo, registro y manejo de errores. Esto permite crear agentes especializados, como asistentes de investigación, procesadores de datos o bots de soporte al cliente, que trabajan juntos en tareas multifacéticas.
  • Una especificación abierta que define interfaces y protocolos estandarizados para agentes de IA para garantizar la interoperabilidad entre plataformas.
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    ¿Qué es OpenAgentSpec?
    OpenAgentSpec define un conjunto completo de esquemas JSON, interfaces API y directrices de protocolo para agentes de IA. Cubre registro de agentes, declaración de capacidades, formatos de mensajes, manejo de eventos, gestión de memoria y mecanismos de extensión. Siguiendo la especificación, las organizaciones pueden crear agentes que comuniquen de forma fiable entre sí y con entornos anfitriones, reduciendo el esfuerzo de integración y fomentando un ecosistema reutilizable de componentes de IA interoperables.
  • APLib proporciona agentes de prueba de juegos autónomos con módulos de percepción, planificación y acción para simular comportamientos de usuarios en entornos virtuales.
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    ¿Qué es APLib?
    APLib está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes autónomos impulsados por IA en entornos de juegos y simulaciones. Utilizando una arquitectura inspirada en Belief-Desire-Intention (BDI), ofrece componentes modulares para percepción, toma de decisiones y ejecución de acciones. Los desarrolladores definen creencias, objetivos y comportamientos mediante APIs intuitivas y árboles de comportamiento. Los agentes APLib pueden interpretar el estado del juego a través de sensores personalizables, formular planes usando planificadores integrados e interactuar con el entorno mediante actuadores. La biblioteca soporta integración con Unity, Unreal y entornos Java puros, facilitando pruebas automatizadas, investigación en IA y simulaciones. Promueve la reutilización de módulos de comportamiento, el prototipado rápido y flujos de trabajo de QA robustos mediante la automatización de escenarios de prueba repetitivos y la simulación de comportamientos complejos de jugadores sin intervención manual.
  • Un marco de agentes IA basado en Python que ofrece planificación autónoma de tareas, extensibilidad mediante plugins, integración de herramientas y gestión de memoria.
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    ¿Qué es Nova?
    Nova proporciona un conjunto completo de herramientas para crear agentes IA autónomos en Python. Ofrece un planificador que descompone metas en pasos accionables, un sistema de plugins para integrar cualquier herramienta o API externa, y un módulo de memoria para almacenar y recordar contextos de conversación. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos personalizados, monitorear decisiones del agente mediante registros y ampliar funcionalidades con poco código. Nova simplifica todo el ciclo de vida del agente, desde el diseño hasta el despliegue.
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