¿Qué es BeeAI?

BeeAI proporciona tanto a los desarrolladores individuales como a los equipos una plataforma independiente del marco en la que encontrar, desplegar y compartir agentes de inteligencia artificial (IA). La plataforma se diseñó para abordar los tres desafíos principales al trabajar con agentes de IA:

• Ecosistemas en silos: cada agente existe dentro de su propia infraestructura. BeeAI reúne a los agentes en un único espacio de trabajo centralizado para una orquestación optimizada de agentes de IA.

• Escalabilidad limitada: BeeAI permite a los usuarios desplegar agentes sin tener que lidiar con procedimientos de configuración complicados e individualizados.

• Descubrimiento fragmentado: los agentes Bee están ubicados en un hub de descubrimiento centralizado, lo que facilita la búsqueda y la experimentación con IA agéntica.

Los desarrolladores individuales pueden usar Bee para simplificar el proceso de explorar y desplegar agentes para su uso en automatización y otros contextos. Mientras tanto, los equipos pueden compartir el mismo espacio de trabajo de BeeAI a través de una instancia centralizada para el trabajo compartido en tiempo real mientras administran de manera centralizada las conexiones de modelos de lenguaje grandes (LLM) y API.

El catálogo de la comunidad aloja todos los agentes BeeAI disponibles en la plataforma, desde la cual se pueden desplegar sin una configuración complicada. Las interfaces de usuario estandarizadas brindan experiencias de usuario congruentes, y los contenedores estándar permiten a los desarrolladores empaquetar agentes desde cualquier infraestructura mientras sortean los problemas de compatibilidad.

El equipo de investigación de IBM creó BeeAI en torno a una suite de características que permiten su funcionalidad como espacio de trabajo agentivo. Estas incluyen:

El repositorio de BeeAI para IA agéntica reúne al equipo en un espacio de trabajo centralizado para obtener flujos de trabajo multiagente más uniformes. El catálogo de agentes de BeeAI es una de sus características clave: se puede buscar y presenta capacidades para cada agente que se ofrece. Los desarrolladores pueden identificar patrones de uso y elegir agentes en consecuencia.

Los agentes se ordenan por tipo. BeeAI presenta agentes de chat conversacionales a través de una interfaz de chatbot. Mientras tanto, los agentes de no intervención forman la columna vertebral de muchos flujos de trabajo de agentes, porque están diseñados para trabajar de forma autónoma después de recibir una sola instrucción.

El catálogo de la comunidad aloja agentes creados por los usuarios, y los usuarios también pueden enviar agentes que han creado a GitHub a través de la interfaz BeeAI.

BeeAI utiliza ACP para estandarizar el uso de agentes independientemente de las infraestructuras individuales. Los desarrolladores utilizan las herramientas que prefieren con los agentes que quieren. El asistente de configuración interactivo agiliza el proceso de creación de entornos para que los equipos se pongan en marcha con espacios de trabajo compartidos de agentes de IA.

El proceso de configuración incluye la entrada de la clave API, recomendaciones para la selección de modelos, pruebas de conexión y opciones específicas del proveedor, como la ventana de contexto de Ollama. Los proveedores de LLM disponibles incluyen Claude de Anthropic,GPT de OpenAI, DeepSeek y watsonx de IBM. Llama3 de Meta está disponible a través de una conexión local de Ollama.

Los usuarios pueden importar agentes localmente o desde repositorios de GitHub, otras infraestructuras como LangChain y incluso crear sus propios agentes para usarlos en BeeAI.

BeeAI ejecuta cada agente en su propio contenedor con límites de recursos definidos, lo que permite la construcción modular de sistemas multiagente. Las opciones de entrada incluyen un modo interactivo para la comunicación con el agente y entrada multilínea para compartir fragmentos de código Python y otros lenguajes. Las interfaces de usuario estandarizadas significan que las interacciones de los agentes dentro de los flujos de trabajo agénticos son predecibles.

La observabilidad está integrada en la plataforma a través de la transmisión de registros en tiempo real desde cualquier agente en ejecución. BeeAI recopila datos de telemetría con OpenTelemetry y los envía a una instancia designada de Arize Phoenix.

BeeAI está diseñado en torno a una experiencia local, alojando agentes en dispositivos individuales o en el sitio para otorgar a los usuarios un control total sobre sus datos. Sus componentes principales incluyen:

• Agentes: los agentes en BeeAI están en contenedores y se comunican a través de ACP. Una de las características definitorias de los agentes de IA es la capacidad de llamar a las herramientas según sea necesario para ampliar sus capacidades.

• Servidor BeeAI: el servidor orquesta entre agentes, administrando ciclos de vida y configuraciones, enrutando la comunicación entre agentes y clientes y recopilando datos de telemetría.

• CLI e IU de BeeAI: los usuarios interactúan con BeeAI a través de dos modos. La interfaz de línea de comandos (CLI) facilita la creación de scripts y el control de comandos, mientras que la interfaz de usuario (IU) maneja interacciones más intuitivas, como los chats conversacionales.

• Integración de Python: el SDK (kit de desarrollo de software) de ACP permite a los desarrolladores integrar BeeAI en sus aplicaciones basadas en Python. BeeAI puede manejar los flujos de trabajo de los agentes dentro del contexto de las aplicaciones de Python, como las diseñadas para la automatización de tareas.

• Arise Phoenix para monitoreo: disponible en BeeAI, Phoenix es una herramienta de código abierto para rastrear y monitorear el comportamiento de los agentes.