Skip to main content

Framework para crear agentes inteligentes personalizados

Project description

Babot

BABOT

Babot es un framework para crear agentes inteligentes personalizados utilizando Langchaing, integrados con modelos de lenguaje como Llama 2, y diseñados para ejecutarse en infraestructura local o en la nube. Ofrece herramientas para inicializar proyectos, crear agentes desde cero, clonar agentes predefinidos desde un repositorio, y ejecutar tareas complejas como búsqueda en internet o análisis de imágenes.

Caracteristicas

Fácil Inicialización: Crea rápidamente un proyecto base con la CLI.

Agentes Personalizados: Diseña agentes con prompts y capacidades específicas.

Integración con Ollama: Utiliza modelos como Llama 2 para ejecución local.

Soporte Modular: Añade agentes o funcionalidades según las necesidades del negocio.

Escalabilidad: Perfecto para proyectos pequeños o despliegues empresariales.

Instalación

Instala el framework:

  pip install babot

Verifica que Babot esté instalado:

  babot --version

Inicializar un Proyecto Para comenzar un nuevo proyecto:

babot init <nombre_proyecto>

  babot init mi_proyecto

Esto generará una estructura base en el directorio mi_proyecto.

Ejecutar un Agente Existente Dirígete al directorio del proyecto:

NOTA: es importante que ollama esté corriendo en algún puerto localmente.

  cd mi_proyecto
  babot run babot

Puedes modificar el prompt del babot o cualquier configuracion del agente dentro del directorio config/babot.yaml

Cómo crear Agentes

Puedes crear un agente desde cero con: babot create <nombre_agente>

babot create agente_ventas

Esto generará:

Un archivo Python: agentes/agente_ventas.py. Un archivo de configuración: config/agente_ventas.yaml.

Edítalos según tus necesidades y ejecuta el nuevo agente:

babot run agente_ventas

Cómo clonar un Agente desde nuestro repositorio

Si deseas usar un agente predefinido de nuestro repositorio, puedes clonarlo: babot clone <nombre_agente>

babot clone agente_marketing

Esto descargará el código del agente y su configuración en tu proyecto.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

babot-0.2.6.tar.gz (10.7 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

babot-0.2.6-py3-none-any.whl (12.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file babot-0.2.6.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: babot-0.2.6.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 10.7 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.3

File hashes

Hashes for babot-0.2.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 245ef817d1893d246904c08322fbe00f0ae86e27dbc7976be3c9246ea6529999
MD5 1bf9eb514c2cf415b368f4ac73033b8a
BLAKE2b-256 15840fea70c1442ee2fcd75acd92d93626179ca09bd4170a2cb1ff9a03cbc5db

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file babot-0.2.6-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: babot-0.2.6-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 12.1 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.3

File hashes

Hashes for babot-0.2.6-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f7135ed7469c83e3b9e7f73c1c7d1410bde37c04c912023e48411f30ec84f674
MD5 a569f19a1e1b4a9fd0c3e206558b0304
BLAKE2b-256 f28d9cd96118b044f7c37fadfcfd1efd3cda8ab67740cde3dd73cac2860b840c

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page