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多代理編排

  • Marco de trabajo de Python de código abierto que orquesta múltiples agentes de IA para recuperación y generación en flujos de trabajo RAG.
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    ¿Qué es Multi-Agent-RAG?
    Multi-Agent-RAG proporciona un marco modular para construir aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) mediante la orquestación de múltiples agentes de IA especializados. Los desarrolladores configuran agentes individuales: un agente de recuperación que se conecta a almacenes vectoriales para obtener documentos relevantes; un agente de razonamiento que realiza análisis de cadena de pensamientos; y un agente de generación que sintetiza respuestas finales usando modelos de lenguaje grandes. El marco soporta extensiones mediante plugins, prompts configurables y un registro completo, permitiendo una integración sencilla con las APIs de LLM populares y bases de datos vectoriales para mejorar la precisión, escalabilidad y eficiencia del desarrollo en RAG.
    Características principales de Multi-Agent-RAG
    • Orquestación modular de múltiples agentes
    • Agente de recuperación para obtener documentos de bases de datos vectoriales
    • Agente de razonamiento para análisis de cadenas de pensamientos
    • Agente de generación para síntesis de respuestas finales
    • Sistema de extensión basado en plugins
    • Prompts y pipelines configurables
    • Soporte para modelos de OpenAI y Hugging Face
    • Registro y seguimiento de interacciones de agentes
  • AgentMesh es un marco de código abierto en Python que permite la composición y orquestación de agentes de IA heterogéneos para flujos de trabajo complejos.
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    ¿Qué es AgentMesh?
    AgentMesh es un marco centrado en el desarrollador que permite registrar agentes de IA individuales y enlazarlos en una red dinámica. Cada agente puede especializarse en una tarea específica — como prompting de LLM, recuperación o lógica personalizada — y AgentMesh se encarga del enrutamiento, balanceo de carga, manejo de errores y telemetría en toda la red. Esto permite construir flujos de trabajo complejos, encadenar agentes y escalar la ejecución de manera horizontal. Con transportes modulares, sesiones con estado y hooks de extensibilidad, AgentMesh acelera la creación de sistemas robustos y distribuidos de agentes de IA.
  • Huly Labs es una plataforma de desarrollo y despliegue de agentes IA que permite asistentes personalizados con memoria, integraciones API y creación visual de flujos de trabajo.
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    ¿Qué es Huly Labs?
    Huly Labs es una plataforma nativa en la nube que permite a desarrolladores y equipos de producto diseñar, desplegar y monitorear asistentes inteligentes. Los agentes pueden mantener contexto mediante memoria persistente, llamar a APIs externas o bases de datos, y ejecutar flujos de varios pasos a través de un constructor visual. La plataforma incluye controles de acceso por roles, SDK y CLI de Node.js para desarrollo local, componentes UI personalizables para chat y voz, y análisis en tiempo real para rendimiento y uso. Huly Labs se ocupa de escalabilidad, seguridad y registro, facilitando iteraciones rápidas y despliegues empresariales.
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