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遙測日誌

  • AgentMesh es un marco de código abierto en Python que permite la composición y orquestación de agentes de IA heterogéneos para flujos de trabajo complejos.
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    ¿Qué es AgentMesh?
    AgentMesh es un marco centrado en el desarrollador que permite registrar agentes de IA individuales y enlazarlos en una red dinámica. Cada agente puede especializarse en una tarea específica — como prompting de LLM, recuperación o lógica personalizada — y AgentMesh se encarga del enrutamiento, balanceo de carga, manejo de errores y telemetría en toda la red. Esto permite construir flujos de trabajo complejos, encadenar agentes y escalar la ejecución de manera horizontal. Con transportes modulares, sesiones con estado y hooks de extensibilidad, AgentMesh acelera la creación de sistemas robustos y distribuidos de agentes de IA.
    Características principales de AgentMesh
    • Registro y descubrimiento dinámico de agentes
    • Enrutamiento de mensajes y balanceo de carga
    • Manejo de errores y políticas de reintentos
    • Gestión de sesiones con estado
    • Adaptadores de transporte modulares
    • APIs de telemetría y registro
    • Soporte para ejecución distribuida
    • Extensibilidad vía plugins
  • AI Orchestra es un marco de trabajo en Python que permite la orquestación componible de múltiples agentes IA y herramientas para automatización de tareas complejas.
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    ¿Qué es AI Orchestra?
    En su núcleo, AI Orchestra ofrece un motor de orquestación modular que permite a los desarrolladores definir nodos que representan agentes IA, herramientas y módulos personalizados. Cada nodo puede configurarse con LLM específicos (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), parámetros y mapeo de entrada/salida, habilitando la delegación dinámica de tareas. El marco soporta pipelines componibles, controles de concurrencia y lógica de ramificación, permitiendo flujos complejos que se adaptan según resultados intermedios. Telemetría y registros integrados capturan los detalles de la ejecución, mientras que hooks de retorno manejan errores y reintentos. AI Orchestra también incluye un sistema de plugins para integrar APIs externas o funcionalidades personalizadas. Con definiciones de pipelines en YAML o Python, los usuarios pueden prototipar y desplegar sistemas multi-agente robustos en minutos, desde asistentes conversacionales hasta flujos automáticos de análisis de datos.
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