Rigging
Rigging ist ein Open-Source-Framework, mit dem Entwickler KI-Agenten mit anpassbaren Tools, Speichermanagement und mehrstufiger Workflow-Orchestrierung bauen, testen und bereitstellen können. Es integriert sich mit OpenAI und Hugging Face und bietet typsichere Schnittstellen, modulare Komponenten und erweiterbare Plugins, um komplexe Agentenverhalten und zustandsbehaftete Gespräche zu vereinfachen.
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Rigging ist ein Open-Source-Framework, mit dem Entwickler KI-Agenten mit anpassbaren Tools, Speichermanagement und mehrstufiger Workflow-Orchestrierung bauen, testen und bereitstellen können. Es integriert sich mit OpenAI und Hugging Face und bietet typsichere Schnittstellen, modulare Komponenten und erweiterbare Plugins, um komplexe Agentenverhalten und zustandsbehaftete Gespräche zu vereinfachen.
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Chatronix
LLM-Aggregator, der mehrere KI-Modelle auf einer Plattform für Vergleich, Integration und Automatisierung verbindet.
EaseUS VoiceWave
Kostenloser, leistungsstarker Sprachwechsler für kreativen Ausdruck offline und online.
Was ist Rigging?
Rigging ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung und Orchestrierung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet Tool- und Funktionsregistrierung, Kontext- und Speichermanagement, Workflow-Ketten, Callback-Ereignisse und Logging. Entwickler können mehrere LLM-Anbieter integrieren, benutzerdefinierte Plugins definieren und mehrstufige Pipelines zusammenstellen. Das typsichere TypeScript SDK von Rigging sorgt für Modularität und Wiederverwendbarkeit und beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten für Chatbots, Datenverarbeitung und Inhaltserstellung.
Wer wird Rigging verwenden?
- Softwareentwickler
- Maschinenlern-Ingenieure
- KI-Forscher
- Techn-Startups
- Forschungslabore
Wie verwendet man Rigging?
- Schritt 1: Rigging via npm install rigging installieren
- Schritt 2: Rigging importieren und Ihren bevorzugten LLM-Anbieter konfigurieren
- Schritt 3: Tools, Speicher-Handler und Utilities definieren und registrieren
- Schritt 4: Agenten-Workflows durch Ketten von Nodes und Callbacks erstellen
- Schritt 5: Den Agenten ausführen, Ausgabe überwachen und Logs überprüfen
- Schritt 6: Funktionalität durch benutzerdefinierte Plugins und Ereignis-Hooks erweitern
Plattform
- web
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Rigging
Die Hauptfunktionen
- Tool- und Funktionsregistrierung
- Modellintegration (OpenAI, Hugging Face)
- Speicher- und Kontextverwaltung
- Workflow- und Kettenorchestrierung
- Callback-Ereignisse und Logging
- Plugin- und Erweiterungssystem
- TypeScript SDK mit Typsicherheit
Die Vorteile
- Beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten
- Ermöglicht modulare und wiederverwendbare Komponenten
- Vereinfacht komplexe Workflow-Orchestrierung
- Sichert Anwenderübergreifende Kompatibilität
- Verbessert Wartbarkeit und Debugging
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Rigging
- Kundendienst-Chats mit Speicher
- Automatisierte Datenverarbeitungs-Pipelines
- KI-gesteuerte Content-Generierungs-Workflows
- Forschungsassistenten-Agenten für Analysen
- Überwachungs- und Alarm-Agenten
FAQs zu Rigging
Unternehmensinformationen zu Rigging
Analytik von Rigging
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
1.3k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:43
Seiten pro Besuch
1.74
Absprungrate
80.32%
Oct 2025 - Dec 2025 Gesamttraffic
Verkehrsquellen
Mail
0.00%
Direct
0.00%
Search
0.00%
Social
0.00%
Referrals
0.00%
Paid Referrals
0.00%
Oct 2025 - Dec 2025 Desktop Only
Rigging Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Rigging?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Botpress
- Rasa
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