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Un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo método para mejorar el razonamiento en modelos de lenguaje grandes (LLMs) a través de la internalización de debates multiagente. La técnica, denominada 'Latent Agents', destila la complejidad de los debates en un único modelo de lenguaje mediante
Cast es un proyecto de código abierto bajo licencia MIT que ofrece un harness, es decir, una capa de infraestructura, para ejecutar sistemas multiagente con múltiples usuarios desde un mismo equipo. Está pensado para correr en hardware local, como un Mac Mini, y se distribuye como software autoaloja
El artículo de Kiran Gopinathan aborda un problema fundamental en el desarrollo de software con múltiples agentes impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs): la coordinación. La idea predominante es que las futuras generaciones de modelos de IA, posiblemente llegando a la Inteligencia Artific
El auge de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) ha abierto la puerta a la creación de 'equipos' de LLMs, donde múltiples modelos colaboran para resolver tareas complejas. Sin embargo, la forma óptima de construir y utilizar estos equipos – cuántos modelos son necesarios, cómo organizarlos, y si su
Hyperterse ha lanzado un nuevo framework de código abierto para la construcción declarativa de servidores de herramientas MCP (Multi-Agent Communication Protocol). Este framework, disponible en GitHub, simplifica la creación de sistemas multi-agente al permitir definir herramientas una sola vez y ob
