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데이터 기반 에이전트

  • Un marco de Python para construir agentes de IA modulares con memoria, planificación e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Linguistic Agent System?
    El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.
  • Una plataforma web que permite el diseño y despliegue de agentes de IA autónomos para la automatización de tareas, análisis de datos e integraciones.
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    ¿Qué es Agents Factory?
    Agents Factory proporciona un entorno completo para crear agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje y modelos específicos de dominio de última generación. A través de su intuitivo constructor de flujos de trabajo con arrastrar y soltar, los usuarios pueden ensamblar comportamientos de agentes definiendo desencadenantes, acciones y puntos de decisión. La plataforma incluye una biblioteca de plantillas de agentes preconfigurados, desde bots de atención al cliente hasta asistentes de análisis de datos, que pueden personalizarse según las necesidades empresariales. Agents Factory también soporta integraciones con servicios de terceros vía API REST y webhooks, permitiendo a los agentes obtener datos de CRM, bases de datos y herramientas SaaS. Los paneles de monitoreo en tiempo real permiten rastrear la actividad del agente, métricas de rendimiento y logs para depuración. La programación incorporada y la orquestación de eventos permiten que los agentes ejecuten tareas a demanda o en un horario, entregando automatización confiable y escalable en las organizaciones.
  • Agentin es un framework de Python para crear agentes IA con memoria, integración de herramientas y orquestación multi-agente.
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    ¿Qué es Agentin?
    Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.
  • Agents-Prompts ofrece plantillas de prompts seleccionadas para diseñar, personalizar y desplegar agentes conversacionales impulsados por IA en diversos escenarios.
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    ¿Qué es Agents-Prompts?
    Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.
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