Los 12 marcos principales para crear agentes de IA en 2025

En esta guía:

• Entender qué son los marcos de agentes de IA
• Descubra los factores clave que hay que tener en cuenta al evaluar estas bibliotecas
• Explore los mejores marcos de agentes de IA
• Compare estas herramientas en un cuadro resumen claro

Sumerjámonos.

¿Qué es un marco de agentes de IA?

Los marcos de agentes de IA son herramientas que simplifican la creación, despliegue y gestión de agentes autónomos de IA. En este contexto, un agente de IA es una entidad de software que percibe su entorno, procesa información y emprende acciones para alcanzar objetivos específicos.

Estos marcos ofrecen componentes y abstracciones preconstruidos para ayudar a los desarrolladores a crear agentes impulsados por IA, normalmenteutilizando LLM. Permiten crear potentes sistemas capaces de percibir entradas, procesar información y tomar decisiones.

Entre las principales características de estas herramientas se encuentran la arquitectura de agentes, la gestión de memoria, la orquestación de tareas y la integración de herramientas.

Aspectos a tener en cuenta al seleccionar los mejores marcos para crear agentes de IA

A la hora de comparar los mejores marcos de agentes de IA disponibles, estos son los principales elementos que hay que tener en cuenta:

• Repositorio: Un enlace a la base de código de la herramienta, donde puedes encontrar toda la información relevante.
• Lenguaje de programación: El lenguaje en el que está desarrollada la biblioteca y que se distribuye como paquete.
• Desarrollado por: El equipo o empresa que está detrás de la herramienta.
• Estrellas de GitHub: El número de estrellas que ha recibido el repositorio, indicando su popularidad.
• Funciones: Lista de capacidades que ofrece el framework.
• Modelos compatibles: Una lista de modelos o proveedores de IA con los que se integra la herramienta.

“Los marcos de IA son el nuevo tiempo de ejecución de los agentes inteligentes, que definen cómo piensan, actúan y escalan. Potenciar estos marcos con acceso web en tiempo real y una infraestructura de datos fiable permite a los desarrolladores crear sistemas de IA más inteligentes, rápidos y listos para la producción.” – Ariel Shulman, Director de Producto, Bright Data

Los mejores marcos para agentes de IA

Consulte la lista de los mejores frameworks para crear agentes de IA del mercado, seleccionados en función de los criterios presentados anteriormente.

Nota: La siguiente lista no es una clasificación, sino más bien una recopilación de los mejores marcos de agentes de IA. En detalle, cada herramienta es adecuada para casos de uso y escenarios específicos.

AutoGen

AutoGen es un marco respaldado por Microsoft para construir sistemas de IA multiagente autónomos o asistidos por humanos. Le proporciona API flexibles, herramientas para desarrolladores y una interfaz gráfica de usuario sin código (AutoGen Studio) para crear prototipos, ejecutar y evaluar agentes de IA. Estos agentes pueden realizar tareas como navegación web, ejecución de código, flujos de trabajo basados en chat, etc. Es compatible de forma nativa con los ecosistemas Python y .NET.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python, .NET

👨‍💻 Desarrollado por: Microsoft

⭐ Estrellas de GitHub: 43.1k+

⚙️ Características:

• Soporte multilingüe para Python y .NET
• Admite agentes autónomos y humanos en bucle
• Soporte GUI a través de AutoGen Studio
• Arquitectura extensible por capas para mayor flexibilidad
• API básica, API de AgentChat y API de extensiones
• Soporte integrado para agentes de navegación web a través de Playwright
• Agentes multimodales para tareas de automatización del navegador e interacción con el usuario
• Soporte de chat en grupo para orquestar equipos de agentes
• Las condiciones de finalización permiten que los chats de los agentes terminen en función de reglas personalizadas
• Incluye herramientas de evaluación comparativa a través de AutoGen Bench
• Rico ecosistema de herramientas, paquetes y agentes aportados por la comunidad

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Anthropic (soporte experimental), Ollama (soporte experimental), Gemini (soporte experimental) y Semantic Kernel Adapter.

Cadena LangChain

LangChain es un framework Python de código abierto para crear aplicaciones y agentes potentes y listos para la producción utilizando LLMs. Simplifica el desarrollo de IA permitiéndole encadenar componentes modulares e integraciones de terceros. LangChain le ayuda a moverse con rapidez y a adaptarse a medida que evoluciona la tecnología de IA gracias a su diseño flexible y preparado para el futuro y a su amplio ecosistema.

Su conjunto de herramientas incluye LangGraph, unmarco de orquestación de bajo nivel para crear agentes de IA controlables y con estado.

Descubra cómo integrar el web scraping en los flujos de trabajo de LangChain.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: Comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 106k+

⚙️ Características:

• Posibilidad de intercambiar fácilmente modelos lingüísticos, fuentes de datos y otros componentes.
• Posibilidad de conectar modelos lingüísticos a diversas fuentes de datos mediante una API intuitiva de alto nivel.
• Herramientas para perfeccionar los mensajes con el fin de guiar los modelos lingüísticos y obtener resultados más precisos.
• Apoyo al desarrollo de sistemas GAR
• Módulos de memoria que permiten a los modelos lingüísticos retener información sobre interacciones anteriores.
• Herramientas para desplegar y supervisar aplicaciones de modelos lingüísticos
• Alto grado de personalización y flexibilidad gracias a un diseño modular
• Gran escalabilidad y flexibilidad
• Documentación exhaustiva con diversos ejemplos

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Google, Hugging Face, Azure, AWS, Anthropic y otros.

SDK de agentes de OpenAI

OpenAI Agents SDK (antes conocido como OpenAI Swarm) es un marco de trabajo listo para la producción que permite crear flujos de trabajo de IA multiagente. Proporciona un conjunto mínimo de primitivas:

• Agentes: LLM equipados con instrucciones y herramientas.
• Traspasos: Permitir a los agentes delegar en otros agentes tareas específicas.
• Guardrails: Para validar las entradas pasadas a los agentes.

OpenAI Agents SDK se ha creado pensando en la simplicidad y la flexibilidad. Admite casos de uso complejos, incluye rastreo y evaluación incorporados y se integra totalmente con Python.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: OpenAI

⭐ Estrellas de GitHub: 8.6k+

⚙️ Características:

• SDK ligero y listo para la producción para crear aplicaciones de IA agéntica
• Permite a los agentes delegar tareas en otros agentes
• Los guardarraíles validan las entradas de los agentes y aplican restricciones
• El bucle de agente incorporado gestiona las llamadas a las herramientas, las respuestas LLM y la repetición hasta la finalización.
• El diseño “Python-first” permite el encadenamiento y la orquestación mediante funciones nativas de Python.
• Las herramientas de funciones convierten las funciones de Python en herramientas con autoesquema y validación
• El seguimiento permite visualizar, depurar y supervisar los flujos de agentes
• Admite la evaluación, el ajuste y la destilación mediante herramientas de OpenAI.
• Las primitivas mínimas hacen que sea rápido de aprender y fácil de personalizar.

Modelos compatibles: OpenAI

Langflow

Langflow es un framework de bajo código para construir y desplegar visualmente agentes y flujos de trabajo de IA. Es compatible con cualquier API, modelo o base de datos, e incluye un servidor API integrado para convertir agentes en puntos finales. Langflow soporta los principales LLMs, bases de datos vectoriales, y ofrece una creciente biblioteca de herramientas de IA. Todo ello sin necesidad de una pesada configuración.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: Comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 54.9k+

⚙️ Características:

• Posibilidad de empezar rápidamente e iterar mediante un constructor visual
• Acceso al código subyacente para personalizar cualquier componente mediante Python
• Capacidad para probar y perfeccionar flujos en un entorno de juego paso a paso
• Soporte para orquestación multiagente, gestión de conversaciones y recuperación
• Opción de despliegue como API o exportación de flujos como JSON para aplicaciones Python.
• Observabilidad mediante la integración con herramientas como LangSmith y LangFuse
• Seguridad y escalabilidad de nivel empresarial para entornos de producción

🧠 Modelos compatibles: Amazon Bedrock, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, DeepSeek, Google, Groq, Hugging Face API, IBM Watsonx, LMStudio, Maritalk, Mistral, Novita AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenRouter, Perplexity, Qianfan, SambaNova, VertexAIm y xAI.

LlamaIndex

LlamaIndex (anteriormente conocido como GPT Index) es un marco para la creación de agentes basados en LLM sobre sus datos, creado por Meta. Permite la creación de agentes de producción que pueden buscar, sintetizar y generar información a partir de datos empresariales complejos. Viene con varias integraciones y plugins para mejorar la funcionalidad.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python, TypeScript

👨‍💻 Desarrollado por: Meta

⭐ Estrellas de GitHub: 40.9k+

⚙️ Características:

• API de alto nivel para la creación rápida de prototipos
• API de bajo nivel para la personalización avanzada de conectores, índices, recuperadores, etc.
• API para crear agentes y flujos de trabajo basados en LLM
• Admite el aumento del contexto para integrar sus datos privados con los LLM
• Herramientas integradas para la introducción de datos desde PDF, API, SQL, etc.
• Formatos de indexación de datos intermedios optimizados para el consumo de LLM
• Motores de consulta conectables para responder preguntas a través de RAG (como se demuestra en nuestra guía de chatbot RAG de datos SERP)
• Motores de chat para interacciones multiturno sobre sus datos
• Interfaz de agente para aplicaciones LLM potenciadas por herramientas y orientadas a tareas
• Compatibilidad con flujos de trabajo para lógica de varios pasos basada en eventos con varios agentes y herramientas.
• Herramientas para evaluar y observar el rendimiento de las aplicaciones LLM
• Soporte integrado para aplicaciones multimodales
• Admite implantaciones autoalojadas y gestionadas a través de LlamaCloud
• LlamaParse para el análisis sintáctico de documentos de última generación

🧠 Modelos compatibles: AI21, Anthropic, AnyScale, Azure OpenAI, Bedrock, Clarifai, Cohere, Dashscope, Dashscope Multi-Modal, EverlyAI, Fireworks, Friendli, Gradient, Gradient Model Adapter, Groq, HuggingFace, Konko, LangChain, LiteLLM, Llama, LocalAI, MariTalk, MistralAI, Modelscope, MonsterAPI, MyMagic, NeutrinoAI, Nebius AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenLLM, OpenRouter, PaLM, Perplexity, Pipeshift, PremAI, Portkey, Predibase, Replicate, RunGPT, SageMaker, SambaNova Systems, Together.ai, Unify AI, Vertex, vLLM, Xorbits Inference y Yi

CrewAI

CrewAI es un framework Python ágil y rápido construido completamente desde cero. Comparado con otros marcos de agentes de IA de esta lista, es completamente independiente de LangChain o de cualquier otra herramienta de agentes. Ofrece a los desarrolladores tanto simplicidad de alto nivel como control detallado, lo que lo hace ideal para crear agentes de IA autónomos personalizados para cualquier caso de uso.

Los dos conceptos principales de CrewAI son:

• Equipos: Diseñadas para la autonomía y la inteligencia colaborativa, permiten crear equipos de IA en los que cada agente tiene funciones, herramientas y objetivos definidos.
• Flujos: Proporcionan un control granular basado en eventos y permiten la orquestación de una sola llamada de LLM. Los flujos se integran con Crews para una ejecución precisa.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: CrewAI + comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 30k+

⚙️ Características:

• Posibilidad de crear agentes de IA autónomos
• Flexibilidad para orquestar agentes autónomos
• Capacidad para combinar autonomía y precisión en situaciones reales
• Posibilidad de personalizar todas las capas del sistema, desde los flujos de trabajo de alto nivel hasta los avisos internos de bajo nivel y los comportamientos de los agentes.
• Rendimiento fiable en tareas empresariales sencillas y complejas
• Capacidad para crear automatizaciones de IA potentes, adaptables y listas para la producción con facilidad.

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS, Cohere, VoyageAI, Hugging Face, Ollama, Mistral AI, Replicate, Together AI, AI21, Cloudflare Workers AI, DeepInfra, Groq, SambaNova, NVIDIA y más.

PydanticAI

PydanticAI es un framework de Python para construir aplicaciones de IA generativa de nivel de producción. Creado por el equipo de Pydantic, es un modelo agnóstico y soporta depuración en tiempo real. También ofrece características como seguridad de tipos, respuestas estructuradas, inyección de dependencias y soporte de grafos. Su principal objetivo es ayudar al desarrollo de aplicaciones de IA a través de herramientas Python conocidas y mejores prácticas.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: Equipo Pydantic + comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 8.4k+

⚙️ Características:

• Independencia del modelo, con soporte integrado para múltiples proxies de modelos de IA
• Integración dePydantic Logfire para la depuración en tiempo real, la supervisión del rendimiento y el seguimiento del comportamiento de las aplicaciones basadas en LLM.
• Seguridad tipográfica para la comprobación de tipos y el análisis estático mediante modelos pydánticos
• Diseño centrado en Python para un desarrollo ergonómico de GenAI
• Respuestas estructuradas, utilizando resultados coherentes y validados con modelos pydánticos.
• Sistema opcional de inyección de dependencias para inyectar datos, herramientas y validadores en los agentes.
• Soporte de flujo continuo y validación sobre la marcha
• Soporte de gráficos a través de Pydantic Graph
• Validación de salida con reintentos automáticos en caso de desajuste del esquema
• Soporte para la ejecución asíncrona de agentes y la invocación de herramientas

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, Mistral, Cohere y Bedrock.

Núcleo semántico

Semantic Kernel es un SDK de código abierto de Microsoft para crear agentes de IA y sistemas multiagente. Se integra con varios proveedores de IA, como OpenAI, Azure y Hugging Face, entre otros. Admite orquestación flexible, integración de complementos e implementación local o en la nube en Python, .NET y Java. Como marco de agentes de IA, es ideal para aplicaciones de IA de nivel empresarial.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python, .NET, Java

👨‍💻 Desarrollado por: Microsoft

⭐ Estrellas de GitHub: 24k+

⚙️ Características:

• Posibilidad de conectarse a cualquier LLM, con soporte integrado para OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA y más.
• Capacidad para crear agentes de IA modulares con acceso a herramientas, complementos, memoria y funciones de planificación.
• Apoyo a la orquestación de flujos de trabajo complejos con agentes especializados que colaboran en sistemas multiagente.
• Capacidad de ampliación con funciones de código nativo, plantillas de avisos, especificaciones OpenAPI o MCP.
• Integración con bases de datos vectoriales como Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma, etc.
• Procesamiento de texto, imagen y audio con funciones multimodales
• Posibilidad de implantación local mediante Ollama, LMStudio u ONNX
• Capacidad para modelar procesos empresariales complejos con un enfoque de flujo de trabajo estructurado
• Construido para la observabilidad, la seguridad y las API estables, garantizando la preparación de la empresa.

🧠 Modelos compatibles: Amazon AI, Azure AI, Azure OpenAI, modelos de Google, Hugging Face, Mistral AI, Ollama, Onnx, OpenAI, Hugging Face, NVIDIA y otros.

Letta

Letta (antes conocido como MemGPT) es un marco de trabajo de código abierto para construir aplicaciones LLM con estado. Admite el desarrollo de agentes con capacidades de razonamiento avanzadas y memoria transparente a largo plazo. Letta es un framework de caja blanca, agnóstico al modelo, que proporciona control total sobre cómo funcionan y aprenden los agentes a lo largo del tiempo. La biblioteca está disponible tanto en Python como en Node.js.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python, TypeScript

👨‍💻 Desarrollado por: Letta + comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 15.9k+

⚙️ Características:

• Posibilidad de crear y supervisar agentes mediante un entorno de desarrollo integrado con una interfaz de usuario visual.
• Disponibilidad de Python SDK, TypeScript SDK y REST API para una integración flexible
• Capacidad de gestionar la memoria del agente para interacciones más conscientes del contexto.
• Soporte para la persistencia mediante el almacenamiento de todo el estado del agente en una base de datos.
• Capacidad para invocar y ejecutar herramientas personalizadas y preconfiguradas.
• Posibilidad de definir reglas de uso de las herramientas limitando las acciones en una estructura de tipo gráfico.
• Soporte de salidas de streaming para interacciones en tiempo real
• Soporte nativo para sistemas multiagente y colaboración multiusuario
• Compatibilidad tanto con modelos de código cerrado como con proveedores de código abierto.
• Posibilidad de despliegue en producción utilizando Docker o Letta Cloud para escalabilidad.

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, AWS Bedrock, Groq, xAI (Grok), Together, Gemini, Google Vertex, Azure OpenAI, Ollama, LM Studio, vLLM y otros.

Rasa

Rasa es un marco de aprendizaje automático de código abierto para automatizar conversaciones basadas en texto y voz. Le ofrece lo que necesita para crear chatbots contextuales y asistentes de voz que se integran con plataformas como Slack, Facebook Messenger, Telegram, Alexa y Google Home. Admite interacciones escalables y basadas en el contexto para lograr conversaciones más significativas con agentes de IA.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: Rasa + comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 20k+

⚙️ Características:

• Comprende los datos introducidos por el usuario, identifica sus intenciones y extrae la información pertinente mediante las funciones de NLU.
• Gestiona el flujo de la conversación y maneja situaciones complejas con respuestas precisas.
• Interfaz de usuario de arrastrar y soltar sin código para crear, probar y perfeccionar aplicaciones de IA conversacional.
• Conecta con canales de mensajería, sistemas de terceros y herramientas para experiencias flexibles.
• Disponible como framework gratuito de código abierto y como versión Pro con numerosas funciones.
• Funciones empresariales de seguridad, análisis y colaboración en equipo

🧠 Modelos compatibles: OpenAI, Cohere, Vertex AI, Hugging Face, Llama

Flowise

Flowise es una herramienta de código abierto y bajo código para crear flujos de orquestación LLM y agentes AI personalizados. Viene con una interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar para el desarrollo rápido y la iteración de flujos de trabajo complejos. Flowise automatiza tareas repetitivas, integra fuentes de datos y facilita la creación de sofisticados sistemas basados en IA. Su objetivo es acelerar la transición de las pruebas a la producción.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: TypeScript, Python

👨‍💻 Desarrollado por: Flowise + comunidad

⭐ Estrellas de GitHub: 37.2k+

⚙️ Características:

• Interfaz sin código con interfaz de usuario de arrastrar y soltar, accesible a usuarios sin conocimientos técnicos.
• Aprovecha el marco LangChain para la integración flexible de componentes de IA.
• Componentes predefinidos, como modelos lingüísticos, fuentes de datos y módulos de procesamiento.
• Variables de entrada dinámicas para aplicaciones de IA adaptables
• Ajuste sencillo de los modelos lingüísticos con datos personalizados
• Agrupación de componentes en módulos reutilizables de nivel superior
• Integración nativa con servicios en la nube, bases de datos y otros marcos de IA
• Opciones de implantación en plataformas en la nube o integración en aplicaciones existentes
• Escalable y fiable tanto para prototipos como para implantaciones a gran escala.
• Creación rápida de prototipos para la iteración de proyectos de IA
• Configuración de máquinas virtuales preconfiguradas para AWS, Azure y Google Cloud

🧠 Modelos compatibles: AWS Bedrock, Azure OpenAI, NIBittensorLLM, Cohere, Google PaLM, Google Vertex AI, Hugging Face Inference, Ollama, OpenAI, Replicate, NVIDIA, Anthropic, Mistral,
IBM Watsonx, Together, Groq

ChatDev

ChatDev es un marco de código abierto que utiliza la colaboración multiagente para automatizar el desarrollo de software. Simula una empresa de software virtual utilizando agentes de IA especializados impulsados por LLM. Estos agentes colaboran en las distintas fases del ciclo de vida del desarrollo de software: diseño, codificación, pruebas y documentación. Al aplicar la IA al modelo de “cascada”, mejora el desarrollo con agentes colaborativos dedicados a tareas específicas.

🔗 Repositorio: GitHub

💻 Lenguaje de programación: Python

👨‍💻 Desarrollado por: Comunidad OpenBMB

⭐ GitHub estrellas: 26.7k

⚙️ Características:

• Sigue el modelo tradicional de cascada en las fases de diseño, desarrollo, pruebas y documentación.
• Aprovecha las instrucciones de inicio para definir el comportamiento de los agentes y mantener la fidelidad de los roles.
• Asigna agentes a funciones como director general, director técnico, ingeniero, diseñador, probador y revisor.
• Desglosa las tareas en subtareas con condiciones de entrada y salida definidas.
• Utiliza un diseño de doble agente para simplificar la colaboración y la toma de decisiones.
• Admite la comunicación entre agentes tanto en lenguaje natural como en código.
• Automatiza la escritura de código, la revisión, las pruebas y la generación de documentación.
• Modela el trabajo en equipo utilizando principios como las restricciones, los compromisos y los entornos dinámicos.
• Coordina a los agentes utilizando un enfoque de mezcla de expertos para una resolución eficaz de los problemas.
• Proporciona avisos basados en funciones y protocolos de comunicación para hacer cumplir las restricciones.
• Permite a los agentes invertir temporalmente los papeles para hacer preguntas aclaratorias

Modelos compatibles: GTP-3.5-turbo, GTP-4, GTP-4-32k

Los mejores marcos para desarrollar agentes de IA: Tabla resumen

He aquí una tabla resumen para comparar rápidamente los mejores marcos para construir agentes de IA:

Otras menciones honoríficas que no entraron en la lista de marcos de agentes de IA son:

• Botpress: Una plataforma para crear agentes de IA con LLM, que ofrece escalabilidad, seguridad e integraciones de nivel empresarial.
• LangGraph: Un marco basado en el razonamiento que permite flujos de trabajo de grafos y colaboración multiagente; forma parte del ecosistema de LangChain. Forma parte de LangChain.
• Lyzr: Un marco completo para agentes autónomos de IA, centrado en soluciones empresariales y automatización de flujos de trabajo.
• Crawl4AI: herramienta de código abierto para el rastreo web y la extracción de datos con IA. Vea cómo utilizar Crawl4AI con DeepSeek para crear un agente de raspado de IA.
• Stagehand: Un marco ligero para agentes de IA basados en tareas que simplifica la automatización de procesos y admite el diseño modular de agentes.
• Uso del navegador: Una herramienta de automatización del navegador que se integra con agentes de IA para simular interacciones similares a las humanas en tareas como el web scraping o las pruebas.

Conclusión

En este artículo, has aprendido qué es un marco de trabajo para agentes de IA y has comprendido los factores clave a tener en cuenta a la hora de elegir uno. A partir de estos criterios, hemos elaborado una lista de las mejores herramientas disponibles en la actualidad para crear agentes de IA.

Independientemente de la biblioteca de agentes de IA que elija, desarrollar un agente sin acceso a datos es casi imposible. Afortunadamente, Bright Data, el proveedor de datos líder en el mundo, tiene todo cubierto.

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• Agentes autónomos de IA: Busque, acceda e interactúe con cualquier sitio web en tiempo real mediante un potente conjunto de API.
• Aplicaciones verticales de IA: cree canalizaciones de datos fiables y personalizadas para extraer datos web de fuentes específicas del sector.
• Modelos básicos: Acceda a conjuntos de datos compatibles a escala web para potenciar el preentrenamiento, la evaluación y el ajuste.
• IA multimodal: aproveche el mayor repositorio del mundo de imágenes, vídeos y audio optimizados para la IA.
• Proveedores de datos: Conéctese con proveedores de confianza para obtener conjuntos de datos de alta calidad preparados para la IA a escala.
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