Aurora proporciona una arquitectura modular para construir agentes de IA generativos que pueden abordar tareas complejas de manera autónoma mediante planificación y ejecución iterativas. Consiste en un componente planificador que descompone objetivos altos en pasos accionables, un ejecutor que invoca estos pasos usando grandes modelos de lenguaje, y una capa de integración de herramientas para conectar APIs, bases de datos o funciones personalizadas. Aurora también incluye gestión de memoria para retener contexto y capacidades de replanificación dinámica para ajustarse a información nueva. Con prompts personalizables y módulos plug-and-play, los desarrolladores pueden prototipar rápidamente agentes de IA para tareas como generación de contenido, investigación, soporte al cliente o automatización de procesos, manteniendo control total sobre los flujos de trabajo y la lógica de decisión.

La Traducción Automática con Agentes de IA es un marco de código abierto diseñado para investigación y desarrollo en traducción automática. Orquesta tres agentes principales: un generador, un evaluador y un perfeccionador, que colaboran para producir, evaluar y perfeccionar traducciones. Basado en PyTorch y modelos de transformadores, soporta preentrenamiento supervisado, optimización mediante aprendizaje por refuerzo y políticas de agentes configurables. Los usuarios pueden realizar benchmarks en conjuntos de datos estándar, monitorear puntuaciones BLEU y extender la línea de proceso con agentes o funciones de recompensa personalizadas para explorar la colaboración entre agentes en tareas de traducción.