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マルチエージェントコーディネーション

  • LangGraph es un marco de trabajo de IA multiagente basado en grafos que coordina múltiples agentes para generación de código, depuración y chat.
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    ¿Qué es LangGraph-MultiAgent for Code and Chat?
    LangGraph proporciona un sistema multiagente flexible basado en gráficos dirigidos, donde cada nodo representa un agente AI especializado en tareas como síntesis de código, revisión, depuración o chat. Los usuarios definen flujos de trabajo en JSON o YAML, especificando roles y caminos de comunicación. LangGraph gestiona la distribución de tareas, el enrutamiento de mensajes y el manejo de errores entre agentes. Soporta la integración con varias APIs LLM, agentes personalizados extensibles y la visualización de los flujos de ejecución. Con acceso a CLI y API, LangGraph simplifica la construcción de pipelines automatizados complejos para el desarrollo de software, desde la generación inicial de código hasta pruebas continuas y asistencia interactiva para desarrolladores.
    Características principales de LangGraph-MultiAgent for Code and Chat
    • Orquestación de agentes basada en gráficos
    • Coordinación multiagente
    • Generación y síntesis de código
    • Revisión automática de código
    • Detección y corrección de errores
    • Pipelines de pruebas automáticas
    • Interfaz de chat interactiva
    • Workflows personalizables
    • Backends LLM plug-in
  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que permite la coordinación y gestión de múltiples agentes de IA para la ejecución colaborativa de tareas.
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    ¿Qué es Multi-Agent Coordination?
    Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.
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