NaturalAgents es un marco de Python que permite a los desarrolladores construir agentes de IA con memoria, planificación e integración de herramientas usando LLMs.
NaturalAgents es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para agilizar la creación y despliegue de agentes impulsados por LLM. Proporciona módulos para gestión de memoria, seguimiento de contexto e integración de herramientas, permitiendo que los agentes almacenen y recuperen información durante sesiones prolongadas. Un planificador jerárquico coordina razonamiento y acciones de múltiples pasos, mientras que un sistema de extensiones soporta plugins personalizados y llamadas a API externas. La registro y análisis integrados permiten a los desarrolladores monitorear el rendimiento de los agentes y depurar los flujos de trabajo. NaturalAgents soporta ejecuciones tanto sincrónicas como asincrónicas, haciéndolo flexible para casos interactivos y canalizaciones automatizadas.
Características principales de NaturalAgents
Módulos de gestión de memoria
Marco de integración de herramientas
Motor de planificación jerárquica
Seguimiento y recuperación de contexto
Sistema de plugins y extensiones
Manejo de tareas asincrónicas
Registro y análisis de sesiones
Pros y Contras de NaturalAgents
Desventajas
Ventajas
No se requiere código, lo que permite crear agentes fácilmente.
Uso de inglés sencillo para construir agentes.
Funciones colaborativas para guardar y reutilizar recetas de agentes.
Lagent es un framework de agentes IA de código abierto para orquestar planificación basada en LLM, uso de herramientas y automatización de tareas multietapa.
Lagent es un framework enfocado en desarrolladores que permite crear agentes inteligentes sobre grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de planificación dinámica que dividen tareas en subobjetivos, almacenes de memoria para mantener el contexto en sesiones prolongadas y interfaces de integración de herramientas para llamadas API o acceso a servicios externos. Con pipelines personalizables, los usuarios definen comportamientos del agente, estrategias de prompting, manejo de errores y análisis de resultados. Las herramientas de registro y depuración de Lagent ayudan a monitorear los pasos de decisión, mientras que su arquitectura escalable soporta despliegues locales, en la nube o empresariales. Acelera la construcción de asistentes autónomos, analizadores de datos y automatizaciones de flujo de trabajo.