Herramientas 原型設計 de alto rendimiento

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原型設計

  • Marco de agentes IA centrado en gráficos que orquesta llamadas LLM y conocimientos estructurados mediante gráficos de lenguaje personalizables.
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    ¿Qué es Geers AI Lang Graph?
    Geers AI Lang Graph ofrece una capa de abstracción basada en gráficos para construir agentes IA que coordinan múltiples llamadas LLM y gestionan conocimientos estructurados. Al definir nodos y aristas que representan prompts, datos y memoria, los desarrolladores pueden crear flujos de trabajo dinámicos, rastrear el contexto en diferentes interacciones y visualizar los flujos de ejecución. El framework soporta integraciones de plugins para diversos proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas y gráficos exportables. Simplifica el diseño iterativo de agentes, mejora la retención del contexto y acelera el prototipado de asistentes conversacionales, bots de soporte de decisiones y pipelines de investigación.
  • ManasAI proporciona un marco modular para construir agentes IA autónomos con memoria, integración de herramientas y orquestación.
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    ¿Qué es ManasAI?
    ManasAI es un framework basado en Python que permite la creación de agentes IA autónomos con estado integrado y componentes modulares. Ofrece abstracciones principales para el razonamiento del agente, memoria a corto y largo plazo, integraciones con herramientas y API externas, manejo de eventos impulsado por mensajes y orquestación multi-agente. Los agentes se pueden configurar para gestionar contexto, ejecutar tareas, manejar reintentos y recopilar retroalimentación. Su arquitectura plug-in permite a los desarrolladores personalizar backends de memoria, herramientas y orquestadores para flujos de trabajo específicos, siendo ideal para prototipar chatbots, trabajadores digitales y canalizaciones automatizadas que requieren contexto persistente e interacciones complejas.
  • Un conjunto de demostraciones de código AWS que ilustran el Protocolo de Contexto del Modelo LLM, invocación de herramientas, gestión de contexto y respuestas en streaming.
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    ¿Qué es AWS Sample Model Context Protocol Demos?
    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.
  • SketchPro es tu copiloto de IA para arquitectura y diseño.
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    ¿Qué es SketchPro AI?
    SketchPro es una herramienta de diseño revolucionaria impulsada por IA, adaptada para arquitectos y diseñadores. Permite a los usuarios crear fácilmente renderizaciones de alta calidad y iterar sobre conceptos de diseño iniciales. Al aprovechar el diseño generativo, SketchPro ayuda a los profesionales a explorar innumerables variaciones de diseño y a perfeccionar sus ideas sin problemas. Esta plataforma tiene como objetivo aumentar la creatividad y optimizar el proceso de diseño, haciéndolo más rápido y eficiente. Ya sea que estés conceptualizando un nuevo proyecto o refinando planes existentes, SketchPro ofrece las herramientas necesarias para transformar tu visión en realidad.
  • AI TUBO: Generador gratuito de imágenes y videos AI para la creatividad.
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    ¿Qué es aitubo.ai?
    AI TUBO proporciona herramientas AI avanzadas para crear imágenes y videos. Apoya diversas necesidades artísticas y profesionales, como la creación de activos de juegos, el diseño de prototipos y el desarrollo de personajes. Sin necesidad de datos de tarjeta de crédito, permite a los usuarios aprovechar la AI para generar contenido de alta calidad sin problemas. Confiable para más de 2 millones de usuarios y habiendo generado más de 300 millones de obras, AI TUBO se presenta como una solución confiable y eficiente para proyectos creativos.
  • Un marco en Python que usa LLMs para evaluar, proponer y finalizar negociaciones de forma autónoma en dominios personalizables.
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    ¿Qué es negotiation_agent?
    negotiation_agent proporciona un conjunto de herramientas modular para construir bots de negociación autónomos impulsados por modelos similares a GPT. Los desarrolladores pueden especificar escenarios de negociación definiendo elementos, preferencias y funciones de utilidad para modelar los objetivos del agente. El marco incluye plantillas predefinidas de agentes y permite integrar estrategias personalizadas, abarcando generación de ofertas, evaluación de contraofertas, decisiones de aceptación y cierre de acuerdos. Gestiona los flujos de diálogo mediante protocolos estandarizados, soporta simulaciones en lotes para experimentos estilo torneo y calcula métricas de rendimiento como tasa de acuerdo, ganancias de utilidad y puntuaciones de equidad. La arquitectura abierta facilita cambiar los backends LLM subyacentes y extender la lógica del agente a través de plugins. Con negotiation_agent, los equipos pueden crear rápidamente prototipos y evaluar soluciones de negociación automatizada en comercio electrónico, investigación y entornos educativos.
  • Plantilla FastAPI lista para producción usando LangGraph para construir agentes LLM escalables con pipelines personalizables e integración de memoria.
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    ¿Qué es FastAPI LangGraph Agent Template?
    La plantilla de Agente FastAPI LangGraph ofrece una base integral para desarrollar agentes impulsados por LLM dentro de una aplicación FastAPI. Incluye nodos predefinidos de LangGraph para tareas comunes como completado de texto, embedding y búsqueda de similitud vectorial, permitiendo a los desarrolladores crear nodos y pipelines personalizados. La plantilla gestiona el historial de conversaciones mediante módulos de memoria que mantienen el contexto entre sesiones y soporta configuraciones basadas en entorno para diferentes etapas de despliegue. Archivos Docker integrados y una estructura compatible con CI/CD aseguran una containerización y despliegue sin problemas. Middleware de registro y manejo de errores mejoran la observabilidad, mientras que la base de código modular facilita extender funciones. Combinando el framework web de alto rendimiento FastAPI con las capacidades de orquestación de LangGraph, esta plantilla simplifica el ciclo de vida del desarrollo del agente desde prototipado hasta producción.
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