GenerativeAgentsCN es una adaptación en chino de código abierto del marco de Stanford de los agentes generativos, diseñada para simular personajes digitales realistas. Al combinar grandes modelos de lenguaje con un módulo de memoria a largo plazo, rutinas de reflexión y lógica de planificación, coordina agentes que perciben el contexto, recuerdan interacciones pasadas y deciden autonomamente las próximas acciones. La caja de herramientas proporciona notebooks de Jupyter listos para usar, componentes Python modulares y documentación en chino para guiar a los usuarios en la configuración de entornos, definición de características del agente y personalización de parámetros de memoria. Úselo para explorar comportamientos de NPC controlados por IA, prototipar bots de atención al cliente o realizar investigaciones académicas sobre la cognición de los agentes. Con APIs flexibles, los desarrolladores pueden ampliar algoritmos de memoria, integrar sus propios LLM y visualizar en tiempo real las interacciones de los agentes.

El curso de Agentes de Hugging Face es un recorrido de aprendizaje completo que guía a los usuarios en el diseño, implementación y despliegue de agentes IA autónomos. Incluye ejemplos de código para encadenar modelos de lenguaje, integrar APIs externas, crear prompts personalizados y evaluar decisiones del agente. Los participantes construyen agentes para tareas como responder preguntas, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, adquiriendo experiencia práctica con Hugging Face Transformers, la API de Agentes y notebooks Jupyter para acelerar el desarrollo IA en escenarios reales.

El Taller de Agentes IA es un repositorio completo que ofrece ejemplos prácticos y plantillas para desarrollar Agentes de IA con Python. Incluye notebooks de Jupyter que muestran frameworks de agentes, integraciones de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, operaciones de archivos, consultas a bases de datos), mecanismos de memoria y razonamiento de múltiples pasos. Los usuarios aprenden a configurar planificadores de agentes personalizados, definir esquemas de herramientas e implementar flujos de trabajo conversacionales en bucle. Cada módulo presenta ejercicios sobre manejo de fallos, optimización de prompts y evaluación de resultados del agente. El código soporta llamadas a funciones de OpenAI y conectores LangChain, permitiendo una extensión fluida para tareas específicas del dominio. Ideal para desarrolladores que buscan prototipar asistentes autónomos, bots de automatización de tareas o agentes de preguntas y respuestas, ofreciendo una ruta paso a paso desde agentes básicos hasta flujos de trabajo avanzados.