Herramientas 人工智慧代理框架 de alto rendimiento

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人工智慧代理框架

  • Continuum es un marco de trabajo de código abierto para agentes de IA que permite orquestar agentes autónomos LLM con integración modular de herramientas, memoria y capacidades de planificación.
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    ¿Qué es Continuum?
    Continuum es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes definiendo tareas, herramientas y memoria de manera componible. Los agentes construidos con Continuum siguen un ciclo plan-ejecutar-observar, lo que permite entrelazar el razonamiento de LLM con llamadas a API externas o scripts. Su arquitectura plugin soporta múltiples almacenes de memoria (por ejemplo, Redis, SQLite), bibliotecas de herramientas personalizadas y ejecución asíncrona. Con un enfoque en flexibilidad, los usuarios pueden escribir políticas de agentes personalizadas, integrar servicios de terceros como bases de datos o webhooks, y desplegar agentes en diferentes entornos. La orquestación basada en eventos de Continuum registra las acciones del agente, facilitando la depuración y ajuste del rendimiento. Ya sea automatizando la ingestión de datos, construyendo asistentes conversacionales o orquestando pipelines de DevOps, Continuum proporciona una base escalable para flujos de trabajo de agentes de IA de nivel producción.
    Características principales de Continuum
    • Motor de orquestación de agentes
    • Ciclo plan-ejecutar-observar
    • Integración modular de herramientas
    • Backends de memoria flexibles
    • Arquitectura de plugins
    • Registro de eventos y depuración
  • Operit es un marco de agentes de IA de código abierto que ofrece integración dinámica de herramientas, razonamiento de múltiples pasos y orquestación de habilidades personalizables basadas en complementos.
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    ¿Qué es Operit?
    Operit es un marco completo de agentes de IA de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes autónomos para varias tareas. Al integrarse con LLMs como GPT de OpenAI y modelos locales, permite razonamiento dinámico en flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir complementos personalizados para manejar recuperación de datos, raspado web, consultas a bases de datos o ejecución de código, mientras que Operit gestiona el contexto de sesión, memoria y la invocación de herramientas. El marco ofrece una API clara para construir, probar y desplegar agentes con estado persistente, pipelines configurables y mecanismos de manejo de errores. Ya sea que desarrolles bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o agentes de automatización empresarial, la arquitectura extensible y las herramientas robustas de Operit aseguran prototipado rápido y despliegues escalables.
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