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編排引擎

  • Agentic-Systems es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir agentes de IA modulares con herramientas, memoria y funciones de orquestación.
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    ¿Qué es Agentic-Systems?
    Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.
    Características principales de Agentic-Systems
    • Arquitectura modular de agentes
    • Almacenes de memoria intercambiables
    • Integración de herramientas personalizadas
    • Orquestación y programación de tareas
    • Colaboración multi-agente
    • Interfaz CLI
  • AtomicAgent es una biblioteca de Node.js para construir agentes de IA modulares que orquestan llamadas a LLM y herramientas externas para flujos de trabajo automatizados.
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    ¿Qué es AtomicAgent?
    AtomicAgent proporciona un marco estructurado para definir, componer y ejecutar tareas de agentes de IA. Los módulos principales incluyen un registro de herramientas para registrar e invocar servicios externos, un gestor de memoria para persistir el contexto conversacional o de tarea, y un motor de orquestación que dirige las interacciones con LLM paso a paso. Los desarrolladores pueden definir herramientas reutilizables, configurar lógica de decisión y aprovechar la ejecución asíncrona para tareas de larga duración. El diseño modular de AtomicAgent fomenta el mantenimiento, la testabilidad y una rápida iteración de flujos de trabajo complejos impulsados por IA, desde chatbots hasta pipelines de procesamiento de datos.
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