Herramientas 복잡한 워크플로우 de alto rendimiento

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복잡한 워크플로우

  • El SDK Connery permite a los desarrolladores construir, probar y desplegar agentes de IA con memoria y soporte de múltiples modelos, con integraciones de herramientas.
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    ¿Qué es Connery SDK?
    El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.
  • HashiruAgentX orquesta múltiples cadenas de herramientas AI para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos dentro de una interfaz conversacional.
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    ¿Qué es Hashiru AgentX?
    Hashiru AgentX es un orquestador de flujo de trabajo IA unificado alojado en Hugging Face Spaces. Permite a los usuarios ingresar instrucciones en lenguaje natural y elegir entre agentes preconstruidos para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos. Detrás de escenas, compone dinámicamente cadenas de herramientas, ejecuta fragmentos de Python en un sandbox seguro, consulta recursos en línea y extrae conocimientos de archivos cargados. Los resultados se devuelven en formato conversacional, facilitando refinamientos iterativos y descargas fáciles de resultados.
  • Integra asistentes IA autónomos en los cuadernos Jupyter para análisis de datos, ayuda con programación, web scraping y tareas automatizadas.
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    ¿Qué es Jupyter AI Agents?
    Jupyter AI Agents es un marco que incrusta asistentes IA autónomos dentro de los entornos Jupyter Notebook y JupyterLab. Permite a los usuarios crear, configurar y ejecutar múltiples agentes capaces de realizar tareas como análisis de datos, generación de código, depuración, web scraping y recuperación de conocimientos. Cada agente mantiene memoria contextual y puede encadenarse para flujos de trabajo complejos. Con comandos mágicos sencillos y APIs Python, los usuarios integran agentes sin problema con bibliotecas y conjuntos de datos Python existentes. Basado en LLMs populares, soporta plantillas de prompt personalizadas, comunicación entre agentes y retroalimentación en tiempo real. Esta plataforma transforma los flujos de trabajo tradicionales de notebooks mediante la automatización de tareas repetitivas, acelerando prototipos y permitiendo exploraciones interactivas impulsadas por IA directamente en el entorno de desarrollo.
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