Herramientas 自律型アシスタント de alto rendimiento

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自律型アシスタント

  • Lagent es un framework de agentes IA de código abierto para orquestar planificación basada en LLM, uso de herramientas y automatización de tareas multietapa.
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    ¿Qué es Lagent?
    Lagent es un framework enfocado en desarrolladores que permite crear agentes inteligentes sobre grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de planificación dinámica que dividen tareas en subobjetivos, almacenes de memoria para mantener el contexto en sesiones prolongadas y interfaces de integración de herramientas para llamadas API o acceso a servicios externos. Con pipelines personalizables, los usuarios definen comportamientos del agente, estrategias de prompting, manejo de errores y análisis de resultados. Las herramientas de registro y depuración de Lagent ayudan a monitorear los pasos de decisión, mientras que su arquitectura escalable soporta despliegues locales, en la nube o empresariales. Acelera la construcción de asistentes autónomos, analizadores de datos y automatizaciones de flujo de trabajo.
    Características principales de Lagent
    • Planificación dinámica y descomposición de tareas
    • Integración de herramientas y llamadas API
    • Gestión de memoria en sesiones
    • Motor de razonamiento a múltiples turnos
    • Pipelines y módulos personalizables
    • Utilidades de registro y depuración
  • El marco de agentes de Bitte permite a los desarrolladores crear agentes de IA con integración de herramientas, gestión de memoria y personalización.
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    ¿Qué es Bitte AI Agents?
    Bitte AI Agents es un marco de desarrollo de agentes de extremo a extremo diseñado para simplificar la creación de asistentes de IA autónomos. Permite definir roles de agentes, configurar almacenes de memoria, integrar APIs externas o herramientas personalizadas y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar el SDK de la plataforma para construir, probar y desplegar agentes en cualquier entorno. El marco gestiona de forma predeterminada la gestión de contexto, historiales de conversación y controles de seguridad, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues escalables de agentes inteligentes en casos de uso como automatización de atención al cliente, análisis de datos y generación de contenido.
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