Herramientas 多代理AI de alto rendimiento

Accede a soluciones 多代理AI que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

多代理AI

  • Un estudio experimental de bajo código para diseñar, orquestar y visualizar flujos de trabajo de IA multi-agente con interfaz interactiva y plantillas de agentes personalizables.
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    ¿Qué es Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.
    Características principales de Autogen Studio Research
    • Editor visual de bajo código para flujos de trabajo multi-agente
    • Biblioteca de plantillas de agentes personalizables
    • SDK Python para definiciones de agentes y pipelines
    • Integración con OpenAI, Azure y LLM locales
    • Panel de control de registros y métricas en tiempo real
  • Un marco para desplegar agentes de IA colaborativos en Azure Functions utilizando Neon DB y APIs de OpenAI.
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    ¿Qué es Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI?
    El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.
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