- Los marcos de agentes LLM simplifican la creación de agentes de IA mediante la gestión de la memoria, la toma de decisiones y la integración de herramientas, lo que evita a los desarrolladores tener que escribir código complejo desde cero.
- Los marcos difieren en su enfoque, por lo que elegir el adecuado depende de su caso de uso específico y de sus necesidades técnicas.
- Los marcos de agentes LLM permiten a los agentes de IA conectarse con sistemas externos y bases de conocimiento, lo que les permite automatizar tareas, recuperar información y generar respuestas conscientes del contexto.
- El futuro de los agentes LLM se encamina hacia la orquestación de múltiples agentes especializados que trabajan juntos, agilizando tareas complejas en diferentes funciones empresariales.
Los grandes modelos de lenguajeLLMsLLM) han hecho que los agentes de IA sean más inteligentes, pero gestionar su lógica, flujos de trabajo e integraciones es todo un reto. Ahí es donde entran en juego los marcos de agentesLLM : proporcionan la estructura para crear, implementar y escalar la automatización impulsada por IA.
Los distintos marcos resuelven problemas diferentes: algunos simplifican la automatización del flujo de trabajo, otros se centran en la colaboración multiagente y otros dan a los desarrolladores control total sobre la lógica de los agentes.
Esta guía clasifica los marcos de agentes LLM en función de su funcionalidad y casos de uso, ayudándole a determinar el que mejor se adapta a sus necesidades.
¿Qué son los marcos de agentes LLM ?
Un marco de agentes LLM actúa como hub control de la IA, gestionando la memoria, la toma de decisiones y la integración de herramientas, eliminando la necesidad de una extensa codificación manual.
Estos marcos ofrecen módulos plug-and-play para la memoria, la integración de herramientas y la automatización del flujo de trabajo, lo que minimiza la necesidad de una codificación compleja.
Los marcos de agentes LLM potencian la automatización impulsada por IA en varios dominios. Mejoran la atención al cliente con chatbots, impulsan las ventas y la generación de clientes potenciales mediante el alcance de la IA y agilizan la automatización del flujo de trabajo reduciendo el esfuerzo manual.
Estos marcos también facilitan la recuperación de conocimientos, ayudando a la IA a sacar a la superficie datos relevantes, ayudan en las operaciones internas actuando como asistentes inteligentes de IA e impulsan la automatización industrial en la fabricación y la logística.
Cómo elegir un marco de agentes LLM
La elección del marco de agentes LLM adecuado depende del equilibrio entre flexibilidad, facilidad de uso y capacidades de integración. El mejor marco para usted dependerá de los siguientes factores:
En última instancia, su decisión debe guiarse por la complejidad del proyecto, los requisitos de rendimiento y la capacidad de mantenimiento a largo plazo.
Los 6 mejores marcos de agentes LLM
No todos los marcos de agentes LLM son iguales. Algunos destacan en la automatización de chatbots, mientras que otros se especializan en la colaboración multiagente o en flujos de trabajo de IA personalizados. Utiliza esta guía para comparar tus opciones:
1. Cadena LangChain
LangChain es un marco de trabajo de código abierto muy flexible, conocido por su enfoque modular para el desarrollo de aplicaciones LLM . Es especialmente popular entre los desarrolladores que necesitan un control preciso de los flujos de trabajo de sus agentes de IA.
Características principales
- Agnosticismo de modelos: Funciona con GPT, Claude, Llama y otros modelos.
- Cadenas y agentes: Admite avisos de varios pasos y agentes de IA totalmente autónomos.
- Integraciones Vector DB: Compatible de forma nativa con Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.
- Comunidad activa: Amplia base de colaboradores con tutoriales y proyectos de ejemplo.
Precios
- Código abierto: Sin costes iniciales de licencia.
2. LlamaIndex
LlamaIndex ofrece capacidades especializadas de indexación y recuperación de datos para aplicaciones LLM. Ayuda a "alimentar" a sus agentes de IA con fragmentos de datos relevantes, lo que permite respuestas más precisas y conscientes del contexto.
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Características principales
- Tuberías de indexación robustas: Segmente e integre de forma eficiente grandes colecciones de texto.
- Múltiples métodos de recuperación: Incluye chunking, índices basados en incrustación y jerárquicos.
- Almacenamiento conectable: Se integra con archivos locales, almacenamiento en la nube o bases de datos vectoriales.
- Consultas tipo agente: Permite a LLMs recuperar de forma autónoma los datos más relevantes.
Precios
- Código abierto: Libre de usar en proyectos personales y comerciales.
3. AutoGen
AutoGen es una herramienta de automatización de flujos de trabajo creada en torno a grandes modelos lingüísticos cuyo objetivo es minimizar la complejidad de la codificación. Destaca en la creación de canalizaciones rápidas de varios pasos y procesos sencillos basados en IA.
Características principales
- Encadenamiento de preguntas: Enlaza fácilmente instrucciones consecutivas para profundizar en el razonamiento paso a paso.
- Configuración de bajo código: YAML o scripting simple para definir flujos de trabajo.
- Plantillas de flujo de trabajo: Quickstarts para tareas como resumen, clasificación o preguntas y respuestas.
- Asíncrono y escalable: Maneja tareas concurrentes y cargas de trabajo a gran escala de manera eficiente.
Precios
- Código abierto: Sin costes de licencia para el conjunto de herramientas básicas.
4. Botpress
Botpress es una plataforma avanzada de IA conversacional diseñada para simplificar el desarrollo de chatbots y flujos de trabajo. Combina una interfaz gráfica intuitiva con opciones flexibles basadas en código, lo que resulta atractivo tanto para desarrolladores principiantes como expertos.
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Características principales
- Constructor visual de flujos: Crea rutas de conversación mediante una interfaz de arrastrar y soltar.
- Integración deLLM : Integra GPT, Claude, Llama u otros modelos.
- Ecosistema de complementos: Amplíe la funcionalidad con complementos preinstalados o personalizados.
- Análisis y control: Realice un seguimiento de la participación de los usuarios, las tasas de éxito de las conversaciones y mucho más.
Precios
- Pago por uso: El nivel gratuito incluye 1 bot y hasta 500 mensajes al mes.
- Plus: 79 $/mes con límites de uso más altos y funciones adicionales.
- Equipo: 446 $/mes para análisis avanzados y colaboración.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI es una robusta plataforma de ML para construir, desplegar y escalar modelos de AI -incluyendo grandes modelos de lenguaje- dentro de Google Cloud. Su profunda integración con los servicios de GCP y su infraestructura gestionada la hacen ideal para uso empresarial.
Características principales
- Infraestructura gestionada: Escalado sin esfuerzo con los servicios de alta disponibilidad de Google.
- Integración de la API Gemini: Acceso a LLMs Google más avanzados.
- AutoML y canalizaciones: Simplifique los flujos de trabajo de formación, ajuste e implantación de modelos.
- Ecosistema GCP: Conéctese directamente a BigQuery, Dataflow y otros productos de Google Cloud.
Precios
- Pago por uso: Basado en el uso de computación, almacenamiento y API de GCP.
- Acuerdos de nivel de servicio para empresas: Contratos personalizados con asistencia dedicada para implantaciones a gran escala.
6. CrewAI
CrewAI se centra en orquestar múltiples agentes autónomos para que trabajen en tándem, cada uno con tareas especializadas. Al sincronizar procesos paralelos, gestiona proyectos complejos que requieren diferentes dominios de experiencia bajo un mismo paraguas.
Características principales
- Colaboración multiagente: Coordinar múltiples agentes en tareas distintas pero interconectadas.
- Orquestación de flujos de trabajo: Defina procesos de forma visual o mediante programación y gestione la transferencia de tareas.
- Funciones personalizables: Adapte las capacidades de cada agente o el acceso al conjunto de datos.
- Biblioteca de integración: Conectores rápidos para servicios populares de terceros (por ejemplo, Slack, Trello).
Precios
- Nivel inicial: Bueno para equipos pequeños con necesidades de concurrencia limitadas.
- Planes para empresas: Límites de concurrencia más altos, integración premium y soporte dedicado.
Convertir LLMs en agentes de IA procesables
Los frameworks de agentes LLM hacen accesible la automatización de IA, tanto si estás creando chatbots, sistemas multiagente o automatización de flujos de trabajo. El marco adecuado depende de sus necesidades técnicas: algunos dan prioridad a la personalización, mientras que otros se centran en la facilidad de uso.
Botpress equilibra flexibilidad y sencillez, lo que lo convierte en una opción sólida para la automatización basada en IA.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué papel desempeña la memoria en el comportamiento de los agentes LLM ?
La memoria desempeña un papel crucial en el comportamiento del agente LLM , ya que le permite retener y recordar interacciones o decisiones anteriores. Esto permite al agente responder contextualmente en conversaciones de varios turnos y mejora el rendimiento en tareas que requieren comprensión a largo plazo.
2. ¿Cuál es la diferencia entre un agente LLM y un bot tradicional basado en reglas?
La diferencia entre un agente LLM y un bot tradicional basado en reglas radica en la flexibilidad y el razonamiento: los bots basados en reglas funcionan con una lógica fija de si-entonces, mientras que los agentes LLM utilizan la comprensión del lenguaje natural y el razonamiento probabilístico para interpretar las entradas y generar respuestas conscientes del contexto.
3. ¿En qué se diferencian los marcos de agentes LLM de las plataformas generales de desarrollo de IA?
Los marcos de agentes LLM están diseñados específicamente para crear agentes que interactúan a través del lenguaje y ofrecen herramientas como la gestión de memoria y la orquestación de razonamientos en varios pasos. En cambio, las plataformas generales de desarrollo de IA son más amplias y se centran en aspectos como el análisis predictivo.
4. ¿Necesito saber programar para utilizar eficazmente los marcos de agentes LLM ?
No necesitas saber programar para usar los frameworks de agentes LLM si eliges una plataforma no-code o low-code como Botpress. Sin embargo, algunos frameworks (por ejemplo, LangChain o Autogen) requieren conocimientos de programación, especialmente si estás construyendo lógica personalizada o integraciones complejas.
5. ¿Qué tendencias en agentes LLM debería anticipar en los próximos 1-2 años?
En los próximos 1-2 años, se espera que los agentes LLM evolucionen con sistemas de memoria más potentes, finalización de objetivos más autónoma, coordinación mejorada entre múltiples agentes e integraciones más estrechas con API empresariales y fuentes de conocimiento para la ejecución de tareas en el mundo real.
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