Agents-Prompts
0 BewertungenAgents-Prompts ist eine Open-Source-Bibliothek von Vorlage-Vorlagen, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfachen soll. Es umfasst Beispiele für Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Muster für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und API-Integrations-Workflows. Entwickler können Vorlagen anpassen, Agentenaufgaben verketten und mit führenden LLM-Anbietern integrieren, um schnelle Prototypen intelligenter konversations- und aufgabenorientierter Agenten zu erstellen.
KI-Plattformen & Frameworks
Tool-Bibliotheken
Entwicklungsumgebung
#KI-Prompts
#Agentenentwicklung
#Code-Vorlagen
#Speicherverwaltung
#API integration
#intelligente Agenten
#Prototyping Tools
#Open-Source-Repository
#dynamische Anweisungen
#Multi-Agenten-Systeme
#Entscheidungsfindungsvorlagen
#workflow-automatisierung
#Entwicklerressourcen
#anpassbare Vorlagen
#LLM-Schnittstellenbeispiele
#Prompt Engineering
#best practices
#Zusammenarbeitsmuster
#datengetriebene Agenten
#schnelle Experimente
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
Agents-Prompts
Agents-Prompts ist eine Open-Source-Bibliothek von Vorlage-Vorlagen, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfachen soll. Es umfasst Beispiele für Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Muster für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und API-Integrations-Workflows. Entwickler können Vorlagen anpassen, Agentenaufgaben verketten und mit führenden LLM-Anbietern integrieren, um schnelle Prototypen intelligenter konversations- und aufgabenorientierter Agenten zu erstellen.
KI-Plattformen & Frameworks
Tool-Bibliotheken
Entwicklungsumgebung
#KI-Prompts
#Agentenentwicklung
#Code-Vorlagen
#Speicherverwaltung
#API integration
#intelligente Agenten
#Prototyping Tools
#Open-Source-Repository
#dynamische Anweisungen
#Multi-Agenten-Systeme
#Entscheidungsfindungsvorlagen
#workflow-automatisierung
#Entwicklerressourcen
#anpassbare Vorlagen
#LLM-Schnittstellenbeispiele
#Prompt Engineering
#best practices
#Zusammenarbeitsmuster
#datengetriebene Agenten
#schnelle Experimente
...
Ausgewählt
Was ist Agents-Prompts?
Agents-Prompts ist ein umfassendes GitHub-Repository, das Entwicklern eine strukturierte Sammlung anpassbarer Vorlage-Vorlagen für den Aufbau intelligenter KI-Agenten bietet. Diese Vorlagen decken Kernfunktionen wie Speicherverwaltung, dynamische Anweisungsaktualisierung, Multi-Agent-Orchestrierung, Entscheidungslogik und API-Integration ab. Nutzer können Vorlagen kombinieren, um Agentenrollen, Aufgaben und Gesprächsabläufe zu definieren, was schnelle Experimente und Prototypen ermöglicht. Das Repository enthält außerdem Code-Beispiele für die Schnittstellen zu führenden LLM-Diensten, Beispiele für die Verkettung von Agentenaktionen und Richtlinien für bewährte Verfahren bei der Gestaltung autonomer Workflows. Durch die Nutzung dieser wiederverwendbaren Vorlage-Muster können Teams die Entwicklung beschleunigen, Konsistenz zwischen Agenten wahren und sich auf höhere Anwendungsebene konzentrieren anstatt auf low-level Prompt-Engineering.
Wer wird Agents-Prompts verwenden?
- KI-Entwickler
- Chatbot-Ersteller
- Produktmanager
- Datenwissenschaftler
- KI-Forscher
Wie verwendet man Agents-Prompts?
- Schritt 1: Klonen Sie das Agents-Prompts GitHub-Repository auf Ihren lokalen Rechner.
- Schritt 2: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten (z.B. Python und relevante SDKs) laut README.
- Schritt 3: Durchstöbern Sie die Ordnerstruktur und wählen Sie Vorlagen aus, die zum Zweck Ihres Agenten passen.
- Schritt 4: Passen Sie Vorlagen durch Bearbeitung von Anweisungen, Speicher-Schemata und Rollendefinitionen an.
- Schritt 5: Integrieren Sie Vorlagen mit Ihrer gewählten LLM-API und führen Sie Beispielskripte aus, um das Verhalten des Agenten zu validieren.
Plattform
- web
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Agents-Prompts
Die Hauptfunktionen
- Kuratiert Metapher-Vorlagenbibliothek
- Muster für Speicherverwaltung
- Dynamische Anweisungsaktualisierung
- Beispiele für Multi-Agenten-Zusammenarbeit
- API-Integrations-Workflows
Die Vorteile
- Ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung für Agenten
- Sichert Best Practices im Prompt-Engineering
- Modulares und anpassbares Design
- Open-Source und Community-gemacht
- Umfassende Dokumentation mit Beispielen
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Agents-Prompts
- Kundenservice-Chatbots
- Virtuelle persönliche Assistenten
- Datenanalyse- und Berichtswerkzeuge
- Automatisierte E-Mail- und Benachrichtigungs-Antworten
- Kollaborative Multi-Agenten-Aufgabenorchestrierung
FAQs zu Agents-Prompts
Unternehmensinformationen zu Agents-Prompts
- BigBoySlave Project
Agents-Prompts Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Agents-Prompts?
- LangChain
- AutoGPT
- AgentGPT
- GPT-Engineer
- Microsoft Semantic Kernel
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Gobii ermöglicht Teams, rund um die Uhr autonome digitale Arbeitskräfte zu erstellen, um Webrecherche und Routineaufgaben zu automatisieren.
Neon AI vereinfacht die Teamzusammenarbeit durch maßgeschneiderte KI-Agenten.
Salesloft ist eine KI-gesteuerte Plattform, die das Vertriebsengagement und die Arbeitsablaufautomatisierung verbessert.
Autogpt ist eine Rust-Bibliothek zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die mit der OpenAI-API interagieren, um mehrstufige Aufgaben abzuschließen
Angular ist ein Framework für die Webentwicklung zum Erstellen moderner, skalierbarer Anwendungen.
Ein KI-gesteuerter RAG-Pipeline-Builder, der Dokumente aufnimmt, Embeddings generiert und Echtzeit-Frage-Antwort-Optionen über anpassbare Chat-Schnittstellen bereitstellt.
Freddy AI automatisiert intelligent routinemäßige Kundenserviceaufgaben.
Eine Plattform, um generative KI-Anwendungen einfach zu erstellen und zu betreiben.
BrandCrowd bietet anpassbare Logos, Visitenkarten und Social-Media-Designs mit Tausenden von Vorlagen an.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Optimieren Sie Ihr Lead-Management mit intelligenter Automatisierung.
Skywork AI ist ein innovatives Tool zur Steigerung der Produktivität mit KI.
Five9 AI-Agenten verbessern die Kundeninteraktionen durch intelligente Automatisierung.
Das Mosaic AI Agent Framework verbessert die KI-Fähigkeiten mit Datenabruf und fortschrittlichen Generierungstechniken.
Windsurf AI Agent hilft, die Bedingungen für Windsurfen und die Empfehlungen für Ausrüstung zu optimieren.
Glean ist eine KI-Assistenten-Plattform für die Unternehmenssuche und Wissensentdeckung.
NVIDIA Cosmos ermächtigt KI-Entwickler mit fortschrittlichen Tools für die Datenverarbeitung und das Modelltraining.
KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die effiziente Kommunikationslösungen bietet.
Ein Framework, das Anfragen dynamisch über mehrere LLMs weiterleitet und GraphQL verwendet, um composite Prompts effizient zu verwalten.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
Die AI Library ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten mit modularen Ketten und Tools.
Ein auf Python basierendes Framework, das Flokking-Algorithmen für Multi-Agenten-Simulationen implementiert und KI-Agenten die Koordination und dynamische Navigation ermöglicht.
Ein Open-Source-Framework, das autonome LLM-Agenten mit retrieval-augmented Generierung, Unterstützung für Vektordatenbanken, Tool-Integration und anpassbaren Arbeitsabläufen ermöglicht.
Eine KI-Agent-Vorlage, die automatisierte Aufgabenplanung, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung über die OpenAI-API zeigt.
Pipe Pilot ist ein Python-Framework, das LLM-gesteuerte Agentenpipelines orchestriert und komplexe mehrstufige KI-Workflows mühelos ermöglicht.
Open-Source-Repository mit praktischen Code-Rezepten zum Erstellen von KI-Agenten, die die Denk- und Werkzeugnutzungskapazitäten von Google Gemini nutzen.
RModel ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das LLMs, Tool-Integration und Speicher für fortschrittliche konversationale und aufgabenorientierte Anwendungen orchestriert.
Ein Open-Source-Framework, das kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen für die autonome Fahrkoordination in Simulationen implementiert.
Python-Bibliothek mit Flet-basierter interaktiver Chat-Benutzeroberfläche zum Erstellen von LLM-Agenten mit Tool-Ausführung und Speichersupport.
Agentic Workflow ist ein Python-Framework zur Gestaltung, Orchestrierung und Verwaltung von Multi-Agenten-KI-Workflows für komplexe automatisierte Aufgaben.
All‑in‑one Web‑Studio, das Text und Bilder in Anime‑Kunst, Charaktere, Stimmen und Kurzfilme verwandelt.
Ein GitHub-Demo, die SmolAgents vorstellt, ein leichtgewichtiges Python-Framework zur Orchestrierung von multi-Agenten-Workflows mit Tool-Integration, die auf LLMs basieren.
Ein Python-Framework zur einfachen deklarativen Definition und Ausführung von KI-Agenten-Workflows unter Verwendung YAML-ähnlicher Spezifikationen.
OpenSpiel bietet eine Bibliothek von Umgebungen und Algorithmen für die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und spieltheoretische Planung.
Ein Pythonisches Framework, das das Model Context Protocol implementiert, um KI-Agentenserver mit benutzerdefinierten Werkzeugen zu bauen und auszuführen.
pyafai ist ein modulare Python-Framework, um autonome KI-Agenten mit Plugin-Speicher und Tool-Unterstützung zu erstellen, zu trainieren und auszuführen.
LangGraph ermöglicht Python-Entwicklern den Aufbau und die Orchestrierung benutzerdefinierter KI-Agenten-Workflows mithilfe modularer graphbasierter Pipelines.
Ein Python-Wrapper, der nahtlose Anthropic Claude API-Aufrufe durch die bestehenden OpenAI Python SDK-Schnittstellen ermöglicht.
Agent Adapters bietet anpassbare Middleware, um LLM-basierte Agenten nahtlos mit verschiedenen externen Frameworks und Tools zu integrieren.
Java-Action-Storage ist ein LightJason-Modul, das Agentenaktionen für verteilte Multi-Agenten-Anwendungen protokolliert, speichert und abruft.
LinkAgent steuert mehrere Sprachmodelle, Rückholsysteme und externe Werkzeuge, um komplexe KI-gesteuerte Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Verwandle Text in Emotion — Klone, designe und erstelle ausdrucksstarke KI-Stimmen in Sekundenschnelle.
Letta ist ein KI-Agent, der E-Mail-Antworten effizient und genau behandelt.
Moddy ist ein KI-Agent, der entwickelt wurde, um die Code-Transformation in mehreren Repositories zu verbessern.
Cody AI hilft Entwicklern, effizient Code zu schreiben, zu überprüfen und zu verstehen.
Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
scenario-go ist ein Go SDK zur Definition komplexer KI-gesteuerter Konversationsabläufe, Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Kontext und mehrstufigen KI-Aufgaben.
Ein auf ROS basierendes Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, das autonome Aufgabenverteilung, Planung und koordinierte Missionsausführung im Team ermöglicht.
Eine Open-Source-Visuelle IDE, die KI-Ingenieuren ermöglicht, agentische Workflows 10-mal schneller zu erstellen, zu testen und zu bereitzustellen.
LangGraph Learn bietet eine interaktive GUI zum Entwerfen und Ausführen von graphbasierten KI-Agenten-Workflows, mit Visualisierung von Sprachmodellketten.
AIDE bietet KI-gesteuerte Codegenerierung, Debugging, Dokumentation und Paketverwaltung in einer integrierten Web-IDE.
Eine Methodik, die zwölf bewährte Praktiken zur Gestaltung, Konfiguration und Bereitstellung skalierbarer und wartbarer KI-Agenten anbietet.
Chatten & erstellen mit Ihrem KI-Begleiter. Bild-zu-Video & KI-Bildgenerator.
Ein Python-Framework zum Erstellen von Mehrstufen-Reasoning-Pipelines und agentenartigen Workflows mit großen Sprachmodellen.
SARL ist eine an Agenten orientierte Programmiersprache und Laufzeitumgebung, die ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und Umweltsimulationen für Mehr-Agenten-Systeme bietet.
Stellt ein FastAPI-Backend für die visuelle grafische Orchestrierung und Ausführung von Sprachmodell-Workflows in der LangGraph GUI bereit.
CodeBeaver ist ein KI-Agent, der effizient bei Codierungs- und Debugging-Aufgaben hilft.
AveHR ist ein KI-gestützter Personalagent zur Optimierung von HR-Aufgaben.
Ein autonomer KI-Agent, der mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) Codeprojekte schreibt, testet und refaktoriert, mit iterative testgetriebener Entwicklung.