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多步驟推理

  • Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Una solución para construir agentes de IA personalizables con LangChain en AWS Bedrock, aprovechando modelos base y herramientas personalizadas.
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    ¿Qué es Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    El Amazon Bedrock Custom LangChain Agent es una arquitectura de referencia y un ejemplo de código que muestra cómo construir agentes de IA combinando los modelos base de AWS Bedrock con LangChain. Define un conjunto de herramientas (APIs, bases de datos, recuperadores RAG), configura políticas de agentes y memoria, y llama a flujos de razonamiento de múltiples pasos. Soporta salidas en streaming para experiencias de usuario de baja latencia, integra manejadores de callbacks para monitoreo y garantiza seguridad mediante roles IAM. Este enfoque acelera la implementación de asistentes inteligentes para soporte al cliente, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, todo en la nube escalable de AWS.
    Características principales de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
    • Integración con modelos base de AWS Bedrock (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Creación y registro de herramientas personalizadas
    • Orquestación del agente LangChain
    • Soporte para memoria en memoria y memoria externa
    • Manejo de respuestas en streaming
    • Manejadores de callbacks para registro y monitoreo
    • Control de acceso seguro mediante IAM
    Pros y Contras de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Desventajas

    Algunos componentes como roles IAM y detalles del bucket S3 están codificados, requiriendo ajustes manuales.
    Depende del ecosistema AWS, lo que podría limitar la usabilidad a usuarios de AWS.
    La complejidad en la creación de prompts personalizados e integraciones de herramientas puede requerir conocimientos avanzados.
    No se proporciona información directa de precios para el uso del servicio.
    La dependencia de LangChain y Streamlit podría restringir las opciones de despliegue.

    Ventajas

    Proporciona un marco modular de agentes que integra servicios AWS con LLMs.
    Utiliza búsqueda vectorial avanzada mediante embeddings de Amazon Titan para mejorar la recuperación de documentos.
    Automatiza el despliegue de funciones Lambda a través del SDK de AWS controlado programáticamente.
    Utiliza Streamlit para un despliegue fácil e interactivo de la interfaz del chatbot.
    Código y diseño del agente disponibles públicamente para modificaciones personalizadas.

  • Automata

    Automata es un marco de código abierto para construir agentes de IA autónomos que planifican, ejecutan e interactúan con herramientas y API.
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    ¿Qué es Automata?
    Automata es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación de agentes de IA autónomos en JavaScript y TypeScript. Ofrece una arquitectura modular que incluye planificadores para descomposición de tareas, módulos de memoria para retención de contexto y integraciones con herramientas para solicitudes HTTP, consultas a bases de datos y llamadas a API personalizadas. Con soporte para ejecución asincrónica, extensiones mediante plugins y salidas estructuradas, Automata agiliza el desarrollo de agentes que pueden realizar razonamiento de múltiples pasos, interactuar con sistemas externos y actualizar dinámicamente su base de conocimientos.

  • Mina

    Mina es un marco de agentes de IA minimalista basado en Python que permite la integración de herramientas personalizadas, gestión de memoria, orquestación de LLM y automatización de tareas.
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    ¿Qué es Mina?
    Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.
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