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Las empresas de servicios sanitarios, manufactureros, minoristas y financieros luchan por automatizar aplicaciones web heredadas que exigen una interacción similar a la humana más allá de lo que la automatización…
Cuando las herramientas del Model Context Protocol (MCP) tienen un rendimiento deficiente, la causa rara vez es el protocolo en sí, sino el diseño de la herramienta. Muchos equipos comienzan…
En este artículo, aprenderá por qué la precisión de los agentes se degrada a medida que crece el catálogo de herramientas y aprenderá seis técnicas prácticas para mantener la selección…
En mi última publicación, cómo obtener resultados estructurados y legibles por máquina como respuesta de un LLM, usando el modo JSON, llamadas a funciones y resultados estructurados. En esa publicación,…
OpenAI publicó un nuevo método de seguridad previo a la implementación llamado Simulación de implementación. La idea es directa. Antes de enviar un modelo, primero simule su despliegue. Reproduzca conversaciones…
Convertir la evidencia multimodal del primer aviso de pérdida (FNOL) en una ingesta etiquetada y lista para tomar decisiones para que los ajustadores comiencen con el contexto en lugar de…
La llamada a herramientas programáticas (PTC) es un cambio de paradigma en cómo los modelos de lenguaje grandes (LLM) interactúan con herramientas externas. En un flujo de trabajo tradicional de…
En este tutorial, creamos un flujo de trabajo de investigación agente impulsado por Groq que se ejecuta directamente utilizando el punto final de inferencia gratuito compatible con OpenAI de Groq.…
En este tutorial, implementamos un sistema de inteligencia artificial avanzado utilizando el marco CAMEL, orquestando múltiples agentes especializados para resolver de manera colaborativa una tarea compleja. Diseñamos un canal estructurado…
Puede utilizar ToolSimulator, un marco de simulación de herramientas basado en LLM dentro de Strands Evals, para probar de forma exhaustiva y segura agentes de IA que dependen de herramientas…