Si desea aprender sistemáticamente la arquitectura del agente de IA, los tutoriales del mercado suelen estar llenos de artículos académicos oscuros o demostraciones demasiado simples, lo que dificulta encontrar referencias de código verdaderamente prácticas. Recientemente descubrí el proyecto de código abierto all-agentic-architectures en GitHub, que puede describirse como un libro de texto práctico para el diseño de agentes de IA modernos. Incluye 17 arquitecturas de agentes principales, que cubren todo, desde ReAct básico y llamadas de herramientas hasta colaboración avanzada entre múltiples agentes, autorreflexión y corrección. Utilizando LangGraph para la orquestación, analizamos en profundidad patrones complejos como árboles mentales (ToT), gestión de memoria a largo plazo y sistemas de pizarra. GitHub: https://t.co/9y81Yst61s Proporciona un conjunto completo de cuadernos Jupyter funcionales que nos ayudan a transformar conceptos abstractos en código visible, convirtiéndolos en algo más que conceptos teóricos. Se ha introducido un mecanismo de evaluación cuantitativa que nos enseña cómo utilizar LLM para evaluar el rendimiento de los agentes, lo cual es crucial en entornos de producción. Este es un recurso excelente para los desarrolladores que desean obtener una comprensión más profunda de la lógica subyacente de los agentes o buscan paradigmas avanzados de desarrollo de agentes inteligentes.
