MACL es un marco modular de Python diseñado para simplificar la creación y orquestación de múltiples agentes IA. Permite definir agentes individuales con habilidades personalizadas, configurar canales de comunicación y programar tareas en una red de agentes. Los agentes pueden intercambiar mensajes, negociar responsabilidades y adaptarse dinámicamente según datos compartidos. Con soporte integrado para LLMs populares y un sistema de plugins para extensibilidad, MACL habilita flujos de trabajo IA escalables y mantenibles en ámbitos como automatización de atención al cliente, pipelines de análisis de datos y entornos de simulación.
Características principales de MACL
Orquestación multi-agentes
Protocolos de comunicación personalizables
Programación de tareas y gestión de flujos de trabajo
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.
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.