Universo Java

Los frameworks No-Code para agentes de Inteligencia Artificial permiten construir asistentes inteligentes, agentes LLM o flujos RAG complejos sin necesidad de programar. Se apoyan en interfaces visuales, configuración declarativa o flujos tipo drag & drop para que cualquier desarrollador (no técnico) pueda diseñar, probar y desplegar agentes que interactúen con usuarios o datos.     Gracias a estos entornos, es posible construir desde simples chatbots hasta sistemas avanzados que combinan modelos LLM (como GPT-4 o Claude), memoria, APIs externas y BBDD vectoriales. Son ideales para departamentos de producto, marketing, soporte o datos que quieren prototipar sin depender de desarrolladores.   Tabla de los 10 principales frameworks para agentes IA   Aunque es complicado dar una lista precisa en un entorno tan cambiante como el de los Frameworks No-Code, en líneas generales podríamos decir que los más importantes serían los incluidos en la siguiente tabla. ...

Los frameworks para agentes de inteligencia artificial son entornos de desarrollo diseñados específicamente para facilitar la creación, coordinación y despliegue de agentes inteligentes. Estos agentes, generalmente basados en modelos LLM como GPT o Claude, son capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, interactuar con usuarios u otros agentes, consultar bases de datos, razonar, planificar y tomar decisiones en tiempo real.   Cada framework aporta una arquitectura concreta: algunos permiten diseñar flujos de conversación complejos, otros facilitan el acceso a datos externos, y muchos ofrecen integración con herramientas de desarrollo o monitorización como tracing, logging, RAG (retrieval-augmented generation), o ejecución de funciones. En este post analizaremos los 10 frameworks más destacados y actualizados para construir este tipo de agentes.     Tabla de los 10 principales frameworks para agentes IA   Aunque es complicado dar una lista precisa en un entorno ...