Las demostraciones del AWS Sample Model Context Protocol son un repositorio de código abierto que presenta patrones estandarizados para la gestión del contexto de grandes modelos de lenguaje (LLM) y la invocación de herramientas. Cuenta con dos demostraciones completas—una en JavaScript/TypeScript y otra en Python—que implementan el Protocolo de Contexto del Modelo, permitiendo a los desarrolladores construir agentes de IA que llaman funciones AWS Lambda, conservan el historial de conversaciones y transmiten respuestas. El código de ejemplo muestra el formateo de mensajes, la serialización de argumentos de funciones, el manejo de errores y las integraciones de herramientas personalizables, acelerando la creación de prototipos de aplicaciones de IA generativa.

Easy Function Call hace que interactuar con las APIs web sea sencillo al ofrecer una interfaz amigable. Su objetivo es mejorar la productividad y optimizar el desarrollo de APIs para desarrolladores de todos los niveles. El producto proporciona documentación y ejemplos de código fáciles de entender, y sus características clave están diseñadas para simplificar las tareas API comunes. Ya sea que seas un desarrollador experimentado o un principiante, Easy Function Call tiene las herramientas que necesitas para construir y gestionar tus interacciones con la API de manera efectiva.

Phind revoluciona la forma en que los desarrolladores buscan soluciones al utilizar algoritmos avanzados de IA para analizar grandes cantidades de datos. Cuando haces una pregunta, filtra múltiples recursos para ofrecer respuestas precisas y concisas que incluyen ejemplos relevantes y referencias adicionales. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la eficiencia de la codificación, permitiendo que los desarrolladores se concentren más en crear que en buscar. Ya sea que estés resolviendo problemas de errores o buscando las mejores prácticas de codificación, Phind se asegura de que tengas información confiable a tu alcance rápidamente.

El programa de agentes de Justinvarghese511 es un plan de estudio estructurado que equipa a los desarrolladores con las habilidades para diseñar, implementar y desplegar agentes de IA. A través de tutoriales paso a paso, los participantes aprenden a diseñar flujos de decisión de agentes, integrar APIs externas y gestionar el contexto y la memoria. El curso incluye ejemplos de código, notebooks de Jupyter y ejercicios prácticos para construir agentes que automatizan la extracción de datos, responden de manera conversacional y realizan tareas de múltiples pasos. Al final, los aprendices tendrán un portafolio de proyectos de agentes de IA funcionales y las mejores prácticas para su despliegue en producción.

AI Agent Example es un repositorio de demostración práctico para desarrolladores e investigadores interesados en construir agentes inteligentes alimentados por modelos de lenguaje amplios (LLM). El proyecto incluye código de ejemplo para planificación de agentes, almacenamiento de memoria y llamada a herramientas, mostrando cómo integrar APIs externas o funciones personalizadas. Cuenta con una interfaz conversacional sencilla que interpreta las intenciones del usuario, crea planes de acción y ejecuta tareas llamando a herramientas predefinidas. Los desarrolladores pueden seguir patrones claros para ampliar el agente con nuevas capacidades, como programación de eventos, scraping web o procesamiento automatizado de datos. Con una arquitectura modular, esta plantilla acelera la experimentación con flujos de trabajo impulsados por IA y asistentes digitales personalizados, además de ofrecer ideas sobre orquestación de agentes y gestión de estado.