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오류 처리 메커니즘

  • AgenticIR orquesta agentes basados en LLM para recuperar, analizar y sintetizar información de fuentes web y de documentos de forma autónoma.
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    ¿Qué es AgenticIR?
    AgenticIR (Agentic Information Retrieval) proporciona una estructura modular donde los agentes basados en LLM planifican y ejecutan flujos de trabajo de IR de manera autónoma. Permite definir roles de agentes — como generador de consultas, recuperador de documentos y resumidor — que se ejecutan en secuencias personalizables. Los agentes pueden obtener texto en bruto, refinar consultas en base a resultados intermedios y fusionar pasajes extraídos en resúmenes concisos. La estructura soporta pipelines de múltiples pasos, incluyendo búsqueda web iterativa, ingestión de datos vía API y análisis de documentos locales. Los desarrolladores pueden ajustar los parámetros de los agentes, integrar diferentes LLMs y personalizar políticas de comportamiento. AgenticIR también ofrece registro de logs, manejo de errores y ejecución paralela de agentes para acelerar la recopilación de información a gran escala. Con una configuración de código mínima, investigadores e ingenieros pueden prototipar e implementar sistemas de recuperación autónoma.
    Características principales de AgenticIR
    • Orquestación autónoma de agentes basados en LLM
    • Pipelines de agentes personalizables en múltiples etapas
    • Flujos de trabajo iterativos de recuperación de información
    • Ingesta de datos de múltiples fuentes (web, APIs, documentos)
    • Refinamiento de consultas y resumen
    • Ejecución paralela con registro de logs y manejo de errores
    • Comportamiento configurable y políticas de reintento
  • Sherpa es un marco de agentes de IA de código abierto de CartographAI que orquesta LLMs, integra herramientas y construye asistentes modulares.
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    ¿Qué es Sherpa?
    Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.
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