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Cómo construir un sistema de agentes de IA enrutados estilo MCP con planificación, ejecución e inyección de contexto de exposición de herramientas dinámicas

clase RoutedAgent: def __init__(self, servidor: MCPToolServer, enrutador: HybridMCPRouter, modelo: str): self.server = servidor self.router = enrutador self.model = modelo def discover_exposed_tools(self, nombres_herramientas_expuestas: Lista) -> Lista]: devolver en nombres_herramientas_expuestas]def plan(self, tarea:…

Cree un flujo de trabajo de IA con múltiples agentes para modelado de redes biológicas, interacciones de proteínas, metabolismo y simulación de señalización celular

clase CellSignalingSimulationAgent: def run(self, df_signal: pd.DataFrame) -> AgentResult: pico_receptor = float(df_signal.max()) pico_quinasa = float(df_signal.max()) pico_tf = flotador(df_signal.max()) t_receptor = float(df_signal.loc.idxmax(), “tiempo”]) t_kinase = float(df_signal.loc.idxmax(), “tiempo”]) t_tf = float(df_signal.loc.idxmax(), “tiempo”]) estado_final…