Hugging Face lanza Daggr, una herramienta para crear aplicaciones de IA sin perderte en el código
La nueva biblioteca permite diseñar flujos complejos con modelos de lenguaje de forma visual, facilitando depurar y compartir proyectos de IA generativa.
Hugging Face (la plataforma donde millones de desarrolladores comparten y descargan modelos de inteligencia artificial) acaba de presentar Daggr, una herramienta de código abierto (software que cualquiera puede usar y modificar gratuitamente) pensada para simplificar la creación de aplicaciones con LLMs (modelos de lenguaje grandes, como GPT o Claude, que generan texto). La idea es poder diseñar flujos de trabajo complejos —encadenar múltiples modelos, añadir lógica condicional, integrar bases de datos— sin perderte entre cientos de líneas de código difíciles de seguir.
El enfoque de Daggr es híbrido: por un lado, defines tus aplicaciones escribiendo código Python normal, usando una sintaxis clara y componible que la propia herramienta describe como "programática". Por otro, puedes inspeccionar cómo funciona todo el sistema de forma visual, mediante gráficos interactivos que muestran cada paso del flujo, qué datos entran y salen, y dónde falla algo si hay un error. Según Hugging Face, esto facilita enormemente la depuración (encontrar y corregir fallos) y hace más sencillo compartir proyectos con compañeros de equipo que no programan.
La biblioteca incluye soporte nativo para RAG (Retrieval-Augmented Generation, una técnica que permite a un modelo de lenguaje consultar documentos externos antes de responder), gestión de memoria conversacional (para que un chatbot recuerde el contexto de una conversación larga) y herramientas para evaluar la calidad de las respuestas de forma automática. Todo está diseñado para integrarse fácilmente con el ecosistema de Hugging Face: puedes cargar modelos directamente desde su repositorio, usar datasets (conjuntos de datos) públicos y desplegar aplicaciones en sus servidores con un par de comandos.
Daggr compite en un espacio cada vez más concurrido. Existen otras herramientas similares, como LangChain (una biblioteca muy popular para construir aplicaciones con LLMs) o LlamaIndex (especializada en conectar modelos con bases de datos), pero Hugging Face apuesta por una integración más estrecha con su propio catálogo de modelos y por una experiencia de inspección visual más pulida. La herramienta ya está disponible en GitHub y, como es habitual en la empresa, viene acompañada de tutoriales y ejemplos prácticos para empezar a usarla de inmediato.
