¡Hola, soy Nomadev! Si eres como yo, probablemente hayas notado que agentes de IA están arrasando en el mundo. En serio, los agentes de IA son más que una simple publicidad: ya están impulsando sistemas inteligentes, automatizando tareas y tomando decisiones en nombre de las empresas. He estado sumergiéndome profundamente en este espacio y, créanme, el futuro está impulsado por los agentes.

Ahora, si quieres ser parte de esta revolución y crear tus propios agentes de IA, necesitarás los marcos adecuados para comenzar. Por eso, seleccioné cuidadosamente los 5 marcos principales que lo ayudarán a crear agentes de IA de vanguardia en 2024. Ya sea que esté creando asistentes inteligentes o sistemas de múltiples agentes, estas herramientas lo tienen cubierto.

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1. TripulaciónAI

CrewAI es mi marco de referencia si buscas crear agentes de IA que funcionen como un equipo. Imagine un "equipo" de agentes, cada uno con una función específica, colaborando para resolver problemas complejos. Ya sea coordinando tareas, manejando proyectos o administrando múltiples partes móviles, CrewAI hace que sea perfecto para simular el trabajo en equipo del mundo real en un entorno de IA. Es perfecto para proyectos que necesitan que varios agentes colaboren como equipos humanos.

¿Por qué CrewAI?

CrewAI brilla en escenarios en los que se necesita resolución colaborativa de problemas. Permite la delegación dinámica de tareas: los agentes pueden planificar, asignar y gestionar tareas en tiempo real, ajustándolas según sea necesario en función de la nueva información. La comunicación entre agentes es sólida y permite a los agentes coordinar sus esfuerzos y ofrecer resultados de forma más rápida y eficiente. Con su arquitectura basada en roles, CrewAI facilita la simulación del trabajo en equipo similar al humano, lo cual es crucial para proyectos complejos.

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2. LangChain

LangChain es un marco potente para cualquiera que cree aplicaciones que dependan de LLM. Ya sea que esté utilizando los modelos GPT-4, Anthropic o Hugging Face, LangChain simplifica el proceso al ofrecer una interfaz unificada y una arquitectura modular. Viene cargado con componentes prediseñados como indicaciones, analizadores y administración de memoria para facilitar la creación de aplicaciones complejas de IA.

¿Por qué LangChain?

Si trabaja con agentes con tecnología LLM, LangChain debería estar en la parte superior de su lista. Ofrece una arquitectura modular y extensible donde puede intercambiar diferentes LLM, indicaciones o herramientas según sus necesidades. La administración de memoria de LangChain lo hace ideal para manejar conversaciones largas o flujos de trabajo de varios pasos, cruciales para chatbots y sistemas de respuesta a preguntas. Con su interfaz unificada, puede integrar fácilmente múltiples proveedores de LLM como OpenAI y Hugging Face.

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3. Generador de agentes Vertex AI

Vertex AI Agent Builder de Google Cloud es una poderosa plataforma para desarrolladores que buscan crear agentes de IA de nivel empresarial sin necesidad de una profunda experiencia en aprendizaje automático. Combina los modelos básicos de Google, la IA conversacional y las capacidades de búsqueda en un solo entorno, lo que facilita la creación de aplicaciones de IA generativa. Ya sea que esté utilizando la consola sin código o marcos más avanzados como LangChain, Vertex AI ofrece flexibilidad para casos de uso simples y complejos.

¿Por qué Vertex AI Agent Builder?

Vertex AI se destaca en la creación de agentes de IA de nivel empresarial con funciones como búsqueda impulsada por IA, llamadas a funciones de agentes y de nivel empresarial seguridad. Permite a los agentes integrarse con fuentes de datos empresariales, garantizando que las respuestas sean precisas y contextualmente relevantes. Además, su base en datos empresariales significa que puede confiar en los resultados de la IA. Vertex AI también admite la creación de flujos de trabajo de múltiples agentes, lo que la hace ideal para aplicaciones complejas.

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4. Núcleo semántico de Microsoft

Microsoft Semantic Kernel es un kit de desarrollo liviano de código abierto que le permite integrar modelos de IA en su código base existente con facilidad. Está diseñado para aplicaciones de nivel empresarial y ya lo utilizan empresas Microsoft y Fortune 500 para automatizar procesos comerciales. Con soporte para C#, Python y Java, Semantic Kernel es flexible, modular y seguro, y ofrece telemetría, enlaces y filtros para soluciones de IA responsable.

¿Por qué el kernel semántico de Microsoft?

Semantic Kernel es el middleware definitivo para integrar la IA en aplicaciones empresariales. Es preparado para el futuro puedes intercambiar modelos de IA sin tener que reescribir todo tu código base a medida que avanza la tecnología. El marco permite que los modelos de IA llamen a su código existente mediante complementos, lo que facilita la automatización de tareas. La arquitectura modular y extensible de Semantic Kernel garantiza que pueda seguir desarrollando sus agentes de IA a medida que crecen sus necesidades.

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5. Generación automática de Microsoft

Microsoft AutoGen es un marco de programación de código abierto diseñado para crear y coordinar sistemas conversacionales multiagente. Piense en AutoGen como el PyTorch para el desarrollo de IA basado en agentes: simplifica la orquestación de flujos de trabajo complejos que involucran a múltiples agentes. AutoGen permite a los agentes conversar, utilizar herramientas e incluso colaborar con humanos, lo que lo convierte en un marco ideal para crear aplicaciones basadas en LLM de próxima generación.

¿Por qué Microsoft AutoGen?

AutoGen está diseñado para

conversaciones entre múltiples agentes y flujos de trabajo, lo que facilita la automatización de tareas complejas en las que los agentes necesitan comunicarse entre sí. Con soporte para LLM e integraciones de herramientas, AutoGen brinda flexibilidad para diseñar sistemas autónomos o humanos en el circuito. Ya sea que esté trabajando en chatbots, asistentes o sistemas de automatización de tareas, los agentes personalizables de AutoGen lo ayudarán a crear aplicaciones escalables y sólidas.

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Tabla comparativa

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El futuro de la IA está en

agentes de IA, y estos marcos están liderando la carga. CrewAI es ideal para sistemas colaborativos donde varios agentes necesitan trabajar juntos. LangChain y Vertex AI Agent Builder destacan en aplicaciones de IA de nivel empresarial y con tecnología LLM, mientras que Microsoft Semantic Kernel y AutoGen ofrecen soluciones empresariales -Soluciones conversacionales de nivel y multiagente, respectivamente.

Cada uno de estos marcos tiene sus puntos fuertes, así que elija el que se adapte a sus necesidades y prepárese para crear los agentes de IA del mañana. ¡Feliz codificación!

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Gracias por acompañarme en esta exploración. ¡Hasta la próxima, mantén la curiosidad y sigue innovando!

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