AutoAgent: Un framework de código abierto para agentes LLM en lenguaje natural

AutoAgent es un proyecto de código abierto del Data Science and AI Laboratory de la Universidad de Hong Kong (HKU-DSAI Lab).
Fue presentado en el artículo AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents (arXiv:2502.05957) por Jiabin Tang, Tianyu Fan y Chao Huang.

La plataforma permite crear y desplegar agentes de modelos de lenguaje (LLM) utilizando solo lenguaje natural, eliminando la necesidad de programar y facilitando tanto la experimentación como el uso en producción.

Características clave

• Agentic-RAG con base vectorial nativa que supera en rendimiento a soluciones como LangChain.
• Diseño de agentes y flujos de trabajo sin código, totalmente en lenguaje natural.
• Compatibilidad amplia con LLMs: OpenAI, Anthropic, Deepseek, vLLM, Hugging Face, entre otros.
• Modos de razonamiento flexibles, incluyendo function-calling y ReAct.
• Ligero y extensible, ideal para investigación y aplicaciones reales.

Por qué importa
AutoAgent ofrece una plataforma reproducible y con base académica para desarrollar agentes inteligentes sin bloqueo propietario. Su interfaz en lenguaje natural acelera la experimentación y, al mismo tiempo, mantiene la robustez necesaria para proyectos avanzados y despliegues en producción.

Paper completo: arXiv:2502.05957

Repositorio: https://github.com/HKUDS/AutoAgent