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커스텀 워크플로우

  • AgentRails integra agentes de IA impulsados por LLM en aplicaciones Ruby on Rails para interacciones dinámicas y flujos de trabajo automatizados.
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    ¿Qué es AgentRails?
    AgentRails permite a los desarrolladores de Rails construir agentes inteligentes que aprovechan grandes modelos de lenguaje para comprender y generar lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir herramientas y flujos de trabajo personalizados, mantener el estado de la conversación entre solicitudes e integrarse sin problemas con controladores y vistas de Rails. Abstrae llamadas API a proveedores como OpenAI y permite la creación rápida de prototipos de funciones impulsadas por IA, desde chatbots hasta generadores de contenido, siguiendo las convenciones de Rails para configuración y despliegue.
  • Una biblioteca de herramientas Python que permite a los agentes AI realizar búsquedas en la web, navegar, ejecutar código y gestionar la memoria mediante funciones de OpenAI.
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    ¿Qué es AI Agents Tools?
    AI Agents Tools es un marco Python completo que permite a los desarrolladores componer rápidamente agentes IA aprovechando las llamadas a funciones de OpenAI. La biblioteca encapsula un conjunto de herramientas modulares, incluyendo búsqueda en la web, navegación en navegador, recuperación de Wikipedia, ejecución de REPL en Python y integración de memoria vectorial. Definiendo plantillas de agentes—como agentes de herramienta única, agentes de caja de herramientas y flujos de trabajo gestionados por callbacks—los desarrolladores pueden orquestar pipelines de razonamiento de múltiples pasos. El kit abstrae la complejidad de la serialización de funciones y la gestión de respuestas, ofreciendo integración fluida con los modelos de lenguaje de OpenAI. Admite registro dinámico de herramientas y seguimiento del estado de memoria, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Adecuado para construir chatbots, asistentes de investigación autónomos y agentes de automatización de tareas, AI Agents Tools acelera la experimentación y despliegue de flujos de trabajo personalizados impulsados por IA.
  • Kypso simplifica la gestión de flujos de trabajo de I+D para equipos de ingeniería.
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    ¿Qué es Kypso?
    Kypso ofrece una plataforma unificada para gestionar flujos de trabajo de I+D. Diseñado específicamente para equipos de ingeniería, Kypso permite automatizar sin problemas tareas complejas y repetitivas, fomentando procesos de I+D eficientes y escalables. Con su interfaz amigable, los equipos pueden construir y automatizar sus flujos de trabajo, aumentando la productividad y la innovación en general. Al integrar características como colaboración en tiempo real, visibilidad de métricas y creación de flujos de trabajo personalizados, Kypso está diseñado para satisfacer las necesidades dinámicas de los equipos de ingeniería modernos, garantizando un crecimiento sostenible y mejores resultados en los proyectos.
  • bedrock-agent es un marco de Python de código abierto que habilita agentes dinámicos basados en AWS Bedrock LLM con encadenamiento de herramientas y soporte de memoria.
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    ¿Qué es bedrock-agent?
    bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.
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