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可観測性

  • Playbooks AI

    Playbooks AI es un marco de código bajo de código abierto para diseñar, desplegar y gestionar agentes de IA personalizados con flujos de trabajo modulares.
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    ¿Qué es Playbooks AI?
    Playbooks AI es un marco para desarrolladores para construir agentes de IA mediante un DSL declarativo de playbooks. Permite la integración con varios LLM, herramientas personalizadas y almacenes de memoria. Con CLI y UI web, los usuarios pueden definir el comportamiento del agente, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y monitorizar la ejecución. Las características incluyen enrutamiento de herramientas, memoria con estado, control de versiones, analíticas y colaboración multi-agente, facilitando la creación de prototipos y el despliegue de asistentes de IA listos para producción.
    Características principales de Playbooks AI
    • DSL declarativo de playbook para flujos de trabajo del agente
    • Almacenes de memoria modulares para interacciones con estado
    • Integración con herramientas y API personalizadas
    • Orquestación y enrutamiento multi-agente
    • Interfaces CLI y web
    • Observabilidad y analíticas integradas
    • Soporte para control de versiones y registros
    • Mercado de plugins para extensiones
    Pros y Contras de Playbooks AI

    Desventajas

    Ventajas

    Soporta programación en lenguaje natural con un lenguaje similar al inglés
    Integra sin problemas flujos de trabajo en lenguaje natural con Python
    Arquitectura nativa de sistema multiagente para la comunicación entre agentes
    Programación basada en eventos con desencadenantes dinámicos
    Fuerte observabilidad de la ejecución con ejecución verificable y auditable
    Gestión de estado y artefactos para manejo persistente de datos

  • Tongui Agent

    Un marco ligero de JavaScript para construir agentes de IA con gestión de memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Tongui Agent?
    Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.
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