Agents-Flex se presenta como un marco de trabajo en Java diseñado específicamente para aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM). Su arquitectura ligera y su diseño simple lo convierten en una opción atractiva para desarrolladores que buscan integrar IA de manera eficiente en sus proyectos. Una de las características destacadas de Agents-Flex es su capacidad para conectar con una variedad de LLMs a través de diferentes protocolos de red, incluyendo HTTP, SSE y WS. Esto permite una integración flexible con modelos como OpenAI y LLama, entre otros.
Además, Agents-Flex ofrece una amplia gama de plantillas de desarrollo y marcos de trabajo para la creación de prompts, como FEW-SHOT, CRISPE, BROKE, e ICIO, permitiendo a los desarrolladores personalizar sus propias plantillas según las necesidades específicas de sus aplicaciones. El componente de Function Calling de Agents-Flex es particularmente notable por su flexibilidad, soportando la definición de métodos locales, su análisis, y la ejecución de callbacks a través de LLMs para obtener resultados.
Para el manejo de documentos, Agents-Flex proporciona componentes como Loader, Parser, y Splitter, cada uno con múltiples implementaciones que facilitan la carga de datos desde la web, archivos locales, bases de datos, y varios tipos de datos. El módulo de Memory está dividido en MessageMemory y ContextMemory, diseñados para registrar mensajes de chat y contextos de ejecución de cadenas, respectivamente, con la posibilidad de extender sus funcionalidades mediante herencia.
Agents-Flex también incluye capacidades de embedding extensas y soporte para múltiples bases de datos vectoriales, permitiendo a los desarrolladores implementar sus propios algoritmos de embedding y servicios de VectorStore. Finalmente, el marco define una implementación abstracta de Agents y ofrece cadenas secuenciales, asincrónicas y en bucle para manejar diversos escenarios de aplicación.
