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Framework de Python para crear agentes de IA orientados al cliente que siguen las reglas, pautas y procedimientos de la empresa de forma coherente, limitando el contexto del LLM a lo pertinente en cada turno.

Alternativa open source a:AdaDecagonSierra

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hace 18 horas

¿Qué es?

Parlant es un entorno de control de interacciones para agentes de IA orientados al cliente. En lugar de incluir todas las instrucciones en un único prompt de sistema extenso, los desarrolladores definen en código pautas de comportamiento, observaciones, herramientas, términos de glosario y flujos de varios pasos. En cada turno de la conversación, el motor identifica solo las reglas y herramientas pertinentes y prepara un contexto específico para el LLM.

El framework permite expresar dependencias y exclusiones entre pautas, para que los conflictos entre reglas se resuelvan de forma predecible. Los flujos representan procedimientos de varios turnos, como hacer una reserva o solucionar un problema, y las respuestas predefinidas pueden limitar las respuestas a textos aprobados de antemano en momentos clave. Las herramientas solo se ejecutan cuando coincide la observación correspondiente. Las decisiones se registran con OpenTelemetry para facilitar las auditorías.

Parlant funciona con varios proveedores de LLM, incluidos OpenAI y Anthropic, y permite usar otros modelos mediante LiteLLM. También puede envolver flujos de trabajo existentes de frameworks como LangGraph o LlamaIndex y exponerlos como herramientas. Hay un widget de chat oficial de React para el frontend.

Funciones clave

  • 01Pautas de comportamiento definidas como pares de condición y acción, evaluadas en cada turno de la conversación.
  • 02Relaciones de dependencia y exclusión entre pautas para controlar qué reglas se aplican.
  • 03Flujos para procedimientos de varios turnos, como hacer una reserva o completar una incorporación.
  • 04Respuestas predefinidas que limitan la salida a plantillas aprobadas de antemano en momentos en los que se requiere un control estricto.
  • 05Herramientas que se activan solo cuando coincide la condición de observación.
  • 06Trazabilidad con OpenTelemetry de cada coincidencia de pautas y cada decisión.

Casos de uso

  • Agentes de atención al cliente que deben mantener el tono, la precisión y el cumplimiento de las políticas entre muchas reglas.
  • Asistentes de ventas o incorporación que siguen un procedimiento fijo de varios pasos.
  • Sectores regulados, como finanzas o seguros, que necesitan decisiones de agentes auditables.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete desde PyPI

    pip install parlant
  2. 2

    Inicia un servidor y crea un agente en Python (consulta la guía de inicio rápido de 5 minutos para ver todos los pasos)

Antes de usarlo

  • Se requiere Python 3.10 o posterior.
  • Depende de un backend de LLM, por lo que necesitarás acceso a un proveedor de modelos para ejecutar agentes.

Temas

#ai-agents#llm#customer-service#conversational-ai#python#prompt-engineering#observability#ai-alignment#customer-success#gemini

Preguntas frecuentes

¿Qué es parlant?
Framework de Python para crear agentes de IA orientados al cliente que siguen las reglas, pautas y procedimientos de la empresa de forma coherente, limitando el contexto del LLM a lo pertinente en cada turno. Parlant es un entorno de control de interacciones para agentes de IA orientados al cliente. En lugar de incluir todas las instrucciones en un único prompt de sistema extenso, los desarrolladores definen en código pautas de comportamiento, observaciones, herramientas, términos de glosario y flujos de varios pasos. En cada turno de la conversación, el motor identifica solo las reglas y herramientas pertinentes y prepara un contexto específico para el LLM.
¿parlant es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
parlant es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿parlant sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de parlant fue el 20 oct 2026.
¿Para qué puedo usar parlant?
Agentes de atención al cliente que deben mantener el tono, la precisión y el cumplimiento de las políticas entre muchas reglas. Asistentes de ventas o incorporación que siguen un procedimiento fijo de varios pasos. Sectores regulados, como finanzas o seguros, que necesitan decisiones de agentes auditables.
¿Cómo se instala parlant?
Instala el paquete desde PyPI: pip install parlant Inicia un servidor y crea un agente en Python (consulta la guía de inicio rápido de 5 minutos para ver todos los pasos)
¿Dónde consigo parlant?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/emcie-co/parlant

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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