Soluciones 개발자 도구 키트 ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas 개발자 도구 키트 configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

개발자 도구 키트

  • Codebuff: solución impulsada por IA para mejorar tu flujo de trabajo de codificación.
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    ¿Qué es Manicode?
    Codebuff es una herramienta de codificación revolucionaria impulsada por IA que ofrece una comprensión completa de tu base de código. Te permite solicitar cambios a través de miles de archivos y maneja automáticamente las secciones relevantes. Codebuff ejecuta tanto comandos de terminal como operaciones de archivos, aumentando enormemente tu productividad en el desarrollo. Ya sea que estés escribiendo nuevas funciones, depurando o refactorizando código, Codebuff está diseñado para agilizar y simplificar estos procesos. Incluso se puede probar directamente en tu navegador, brindándote una experiencia práctica antes de integrarlo completamente en tu flujo de trabajo.
  • MASlite es un marco de sistemas multiagente ligero en Python para definir agentes, mensajería, programación y simulación de entornos.
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    ¿Qué es MASlite?
    MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.
  • La plantilla Arcade Vercel AI es un marco inicial que permite la implantación rápida de sitios web impulsados por IA con el SDK Vercel AI.
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    ¿Qué es Arcade Vercel AI Template?
    La plantilla Arcade Vercel AI es una plantilla de código abierto diseñada para iniciar proyectos web impulsados por IA utilizando el SDK AI de Vercel. Proporciona componentes preconstruidos para interfaces de chat, rutas API sin servidor y archivos de configuración de agentes. A través de una estructura de archivos simple, los desarrolladores definen sus agentes de IA, prompts y parámetros de modelos. La plantilla gestiona la autenticación, rutas y configuraciones de despliegue desde el inicio, permitiendo una iteración rápida. Aprovechando las APIs de ArcadeAI, los usuarios pueden integrar texto generativo, consultas a bases de datos y lógica de negocio personalizada. El resultado es un sitio web de IA escalable y mantenible que puede desplegarse en minutos en la red perimetral de Vercel.
  • Owls es un SDK centrado en TypeScript que permite a los desarrolladores construir y ejecutar agentes de IA con bucles de razonamiento asistidos por herramientas.
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    ¿Qué es Owl?
    Owls ofrece un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que permite crear agentes de IA autónomos capaces de realizar tareas complejas de múltiples pasos. En su núcleo, aprovecha los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para razonamiento, complementados con un sistema de plugins para llamar a APIs externas, ejecutar código y consultar bases de datos. Los desarrolladores definen agentes usando una API simple en TypeScript, especifican conjuntos de herramientas y configuran módulos de memoria para mantener el estado durante las interacciones. La runtime de Owls orquesta los bucles de razonamiento, maneja las invocaciones de herramientas y controla la concurrencia. Soporta entornos Node.js y Deno, asegurando compatibilidad multiplataforma. Con logs integrados, manejo de errores y ganchos de extensibilidad, Owls simplifica la creación de prototipos y la implementación en producción de flujos de trabajo, chatbots y asistentes automatizados impulsados por IA.
  • Asistente de codificación AI de código abierto con herramientas de finalización y mejora de código.
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    ¿Qué es Refact AI?
    Refact es un asistente de codificación avanzado impulsado por AI diseñado para aumentar la productividad de los desarrolladores. Al integrar características como la finalización de código, potentes herramientas de mejora y chat interactivo, Refact garantiza una experiencia de codificación sin problemas. Soportando una variedad de IDE populares, incluyendo VS Code y JetBrains, esta herramienta de código abierto aprovecha tanto modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) de código abierto como propietarios para atender diversas necesidades de codificación, lo que lo convierte en un activo invaluable para los desarrolladores que buscan optimizar sus flujos de trabajo.
  • Steel es un marco listo para producción para agentes LLM, ofreciendo memoria, integración de herramientas, almacenamiento en caché y observabilidad para aplicaciones.
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    ¿Qué es Steel?
    Steel es un marco enfocado en desarrolladores, diseñado para acelerar la creación y operación de agentes impulsados por LLM en entornos de producción. Ofrece conectores agnósticos del proveedor para las principales APIs de modelos, un almacén de memoria en memoria y persistente, patrones integrados para invocación de herramientas, almacenamiento en caché automático de respuestas y rastreo detallado para la observabilidad. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo complejos para agentes, integrar herramientas personalizadas (p. ej., búsqueda, consultas a bases de datos y APIs externas) y gestionar salidas en streaming. Steel abstrae la complejidad de la orquestación, permitiendo a los equipos enfocarse en la lógica empresarial y iterar rápidamente en aplicaciones impulsadas por IA.
  • El SDK A2A permite a los desarrolladores definir, orquestar e integrar múltiples agentes de IA sin problemas en aplicaciones Python.
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    ¿Qué es A2A SDK?
    El SDK A2A es un conjunto de herramientas para que los desarrolladores construyan, encadenen y gestionen agentes de IA en Python. Proporciona APIs para definir comportamientos de agentes mediante prompts o código, conectar agentes en pipelines o flujos de trabajo, y habilitar el envío de mensajes asíncronos. Las integraciones con OpenAI, Llama, Redis y servicios REST permiten que los agentes obtengan datos, llamen funciones y almacenen estados. Una interfaz de usuario integrada supervisa la actividad de los agentes, mientras que el diseño modular garantiza que puedas extender o reemplazar componentes para adaptarse a casos de uso personalizados.
  • Construya y lance sus productos SaaS de IA sin esfuerzo con BuilderKit.
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    ¿Qué es BuilderKit?
    BuilderKit simplifica el proceso de desarrollo de aplicaciones SaaS de IA mediante la provisión de un marco sólido y herramientas esenciales desde el principio. Presenta una arquitectura modular, plantillas listas para usar y soporte integral para integraciones, cubriendo todo, desde la autenticación de usuarios hasta pagos. La plataforma está diseñada para la eficiencia, lo que permite a los desarrolladores centrarse en crear flujos de trabajo únicos en lugar de quedar atrapados en tareas de configuración repetitivas.
  • Codeium ofrece potentes funciones de autocompletado de código, búsqueda y chat basadas en IA para desarrolladores.
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    ¿Qué es Codeium?
    Codeium es un kit de herramientas impulsado por IA para desarrolladores que mejora la eficiencia y precisión del codificado mediante funciones como autocompletado de código inteligente, generación de fragmentos de código y capacidades de búsqueda contextual. Al admitir una amplia gama de lenguajes de programación y integrarse sin problemas con entornos de desarrollo integrados (IDEs) populares, Codeium proporciona una solución poderosa para optimizar el proceso de codificación, aumentando así la productividad y minimizando errores.
  • Un marco de trabajo ligero de JavaScript para crear agentes de IA que encadenan llamadas a herramientas, gestionan contextos y automatizan flujos de trabajo.
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    ¿Qué es Embabel Agent?
    Embabel Agent ofrece un enfoque estructurado para construir agentes de IA en entornos Node.js y navegador. Los desarrolladores definen herramientas — como resumidores HTTP, conectores de bases de datos o funciones personalizadas — y configuran el comportamiento del agente mediante JSON simples o clases JavaScript. El marco mantiene el historial de conversaciones, dirige las consultas a la herramienta adecuada y soporta extensiones de plugins. Embabel Agent es ideal para crear chatbots con capacidades dinámicas, asistentes automatizados que interactúan con múltiples APIs y prototipos de investigación que requieren orquestación en tiempo real de llamadas a IA.
  • ExampleAgent es un marco de plantilla para crear agentes de IA personalizables que automatizan tareas a través de la API de OpenAI.
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    ¿Qué es ExampleAgent?
    ExampleAgent es un kit de herramientas centrado en desarrolladores para acelerar la creación de asistentes impulsados por IA. Se integra directamente con los modelos GPT de OpenAI para gestionar comprensión y generación de lenguaje natural, y ofrece un sistema plug-in para añadir herramientas o APIs personalizadas. El marco gestiona el contexto de conversación, la memoria y el manejo de errores, permitiendo que los agentes realicen recuperación de información, automatización de tareas y flujos de trabajo de toma de decisiones. Con plantillas de código claras, documentación y ejemplos, los equipos pueden crear rápidamente agentes específicos para dominios en chatbots, extracción de datos, programación, y más.
  • Google Gemma ofrece modelos de IA ligeros y modernos para aplicaciones versátiles.
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    ¿Qué es Google Gemma Chat Free?
    Google Gemma es una colección de modelos de IA ligeros y de última generación diseñados para atender un amplio espectro de aplicaciones. Estos modelos abiertos están diseñados con la última tecnología para garantizar un rendimiento y una eficiencia óptimos. Diseñados para desarrolladores, investigadores y empresas, los modelos Gemma pueden integrarse fácilmente en aplicaciones para mejorar la funcionalidad en áreas como generación de texto, resumen y análisis de sentimientos. Con opciones de implementación flexibles disponibles en plataformas como Vertex AI y GKE, Gemma garantiza una experiencia fluida para los usuarios que buscan soluciones de IA robustas.
  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que permite a los desarrolladores crear agentes de IA autónomos basados en GPT con planificación de tareas e integración de herramientas.
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    ¿Qué es GPT-agents?
    GPT-agents es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA autónomos usando GPT. Incluye clases de Agentes integradas, un sistema modular de integración de herramientas y gestión de memoria persistente para mantener el contexto actual. El marco maneja ciclos de planificación conversacional y colaboración multi-agente, permitiendo asignar objetivos, programar subtareas y encadenar agentes en flujos de trabajo complejos. Soporta herramientas personalizables, selección de modelos y manejo de errores para ofrecer automatización robusta y escalable en distintos dominios.
  • HyperCrawl es un rastreador web con latencia cero para el desarrollo de LLM.
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    ¿Qué es HyperCrawl?
    HyperCrawl es una herramienta de rastreo web de última generación diseñada para optimizar la recuperación de datos para el desarrollo de LLM (Modelos de Aprendizaje de Lenguaje). Al reducir significativamente la latencia, facilita la extracción rápida de datos en línea, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones y modelos de IA orientados a la recuperación, con menor dependencia de procesos de entrenamiento intensivos en computación. Esto lo convierte en una herramienta indispensable para los entusiastas de la IA y el aprendizaje automático que requieren una recolección de datos rápida y eficiente.
  • Integra agentes impulsados por IA en sesiones de LiveKit para transcripción en tiempo real, respuestas de chatbots y asistencia en reuniones.
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    ¿Qué es LangGraph LiveKit Agents?
    Basado en LangGraph, este conjunto de herramientas orquesta agentes de IA dentro de las salas de LiveKit, capturando flujos de audio, transcribiendo el habla con Whisper y generando respuestas contextuales utilizando LLMs populares como OpenAI o modelos locales. Los desarrolladores pueden definir desencadenantes impulsados por eventos y flujos de trabajo dinámicos mediante la orquestación declarativa de LangGraph, habilitando casos de uso como preguntas y respuestas, encuestas en vivo, traducción en tiempo real, extracción de puntos de acción o monitoreo de sentimientos. La arquitectura modular admite integración sin problemas, extensibilidad para comportamientos personalizados y despliegue sin esfuerzo en entornos Node.js o basados en navegador con acceso completo a la API.
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