Gesponsert von Refly.ai - Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.

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TypeAI Core

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TypeAI Core ist ein modulares TypeScript SDK zum Erstellen fortschrittlicher KI-Agenten. Es bietet robuste Prompt-Vorlagen, vektorbasierte Speichermanagement, dynamische Tool-Integration und Multi-Agent-Orchestrierung. Die Bibliothek rationalisiert Gesprächsabläufe, unterstützt Funktionsaufrufe und vereinfacht zustandsbehaftete Interaktionen, so dass Entwickler schnell benutzerdefinierte Chatbots, virtuelle Assistenten und datenverarbeitende Agenten erstellen können.

Hinzugefügt am:

Soziale & E-Mail:

Plattform:

May 10 2025

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#modulare Architektur

#kontextbewusste Anwendungen

#dynamische Tool-Integration

#Kollaborative Agenten

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#Entwicklungsrahmen für KI

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#KI-Gesprächsspeicher

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EaseUS VoiceWave

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Was ist TypeAI Core?

TypeAI Core liefert ein umfassendes Framework für die Erstellung KI-gesteuerter Agenten, die große Sprachmodelle nutzen. Es umfasst Prompt-Template-Utilities, konversationale Speicher basierend auf Vektorspeichern, nahtlose Integration externer Tools (APIs, Datenbanken, Code-Runner) und Unterstützung für verschachtelte oder kollaborative Agenten. Entwickler können benutzerdefinierte Funktionen definieren, Sitzungszustände verwalten und Workflows über eine intuitive TypeScript-API orchestrieren. Durch die Abstraktion komplexer LLM-Interaktionen beschleunigt TypeAI Core die Entwicklung kontextbewusster, multi-turn-konversationaler KI mit minimalem Boilerplate.

Wer wird TypeAI Core verwenden?

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KI/ML-Entwickler



Chatbot-Ingenieure

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Softwarearchitekten

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F&E-Teams



Startups und Unternehmen

Wie verwendet man TypeAI Core?



Schritt 1: Installieren via npm install @typeai/core



Schritt 2: Importieren der Kerntypen: import { Agent, ChatModel } from '@typeai/core'



Schritt 3: Konfigurieren des LLM-Anbieters (z.B. OpenAI API-Schlüssel)

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Schritt 4: Definieren von Prompt-Vorlagen und Tool-Funktionen



Schritt 5: Initialisieren des Speichers (z.B. Vektor-Datenbank)



Schritt 6: Erstellen und Konfigurieren der Agent-Instanz



Schritt 7: Aufrufen von agent.run(userInput), um den Agenten auszuführen



Schritt 8: Erweiterung mit benutzerdefinierten Middlewares, Tools oder verschachtelten Agenten

Plattform

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Web

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Linux



Mac

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Windows

Die Kernfunktionen und Vorteile von TypeAI Core

Die Hauptfunktionen

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Prompt-Vorlagen und Management



Vektorbasierter konversationaler Speicher



Dynamische Tool- und Funktionsintegration



Multi-Agent-Orchestrierung



Abstraktion des LLM-Anbieters



Type-sichere TypeScript API

Die Vorteile



Beschleunigt die Entwicklung KI-gesteuerter Agenten



Modulare und erweiterbare Architektur



Vereinfachung zustandsbehafteter Multi-Turn-Konversationen



Unterstützt führende LLM-Anbieter



Reduziert Boilerplate bei Tool-Integrationen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von TypeAI Core



Kundenservice-Chatbots mit kontextbezogenem Speicher



Automatisierte Datenabfrage- und Analyseassistenten



Virtuelle persönliche Assistenten für Terminplanung und Erinnerungen



Code-Erstellung- und Review-Agenten



E-Commerce-Verkaufs- und FAQ-Bots

Vor- und Nachteile von TypeAI Core

Vorteile

Ermöglicht die Erstellung von KI-Funktionalitäten mit starker TypeScript-Typensicherheit.

Vereinfacht die Integration von LLM in TypeScript-Code durch Automatisierung der JSON-Schemagenerierung.

Lässt KI-unterstützte Funktionen wie normalen Code wirken und reduziert die kognitive Belastung.

Open Source mit aktivem GitHub-Repository.

Unterstützt transparent Funktionsaufrufe und Ergebnisverarbeitung mit OpenAI APIs.

Nachteile

Erfordert spezifische Laufzeitumgebungen (z.B. wird das tsx-Runtime nicht unterstützt).

Benötigt die Installation von geforkten Versionen der Deepkit-Pakete, was die Einrichtung komplizieren könnte.

Die Dokumentation erwähnt einige Fallstricke und experimentelle Decorator-Anforderungen, die eine Lernkurve mit sich bringen können.

FAQs zu TypeAI Core

Was ist TypeAI Core?

Welche LLM-Anbieter werden unterstützt?

Wie wird Speicher verwaltet?

Kann ich benutzerdefinierte Tools integrieren?

Ist es produktionsbereit?

Auf welchen Plattformen kann ich es verwenden?

Gibt es TypeScript-Unterstützung?

Wo finde ich die Dokumentation?

Wie kann ich beitragen?

Unter welcher Lizenz steht es?

Unternehmensinformationen zu TypeAI Core

TypeAI Inc.
TypeAI-dev

Analytik von TypeAI Core

Besuche im Laufe der Zeit

Monatliche Besuche

6579.6k

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:02:38

Seiten pro Besuch

2.79

Absprungrate

53.00%

Oct 2025 - Dec 2025 Gesamttraffic

Geografie

Top 5 Regionen

India

15.68%

United States

12.36%

China

8.21%

Germany

4.05%

United Kingdom

3.18%

Oct 2025 - Dec 2025 Worldwide Desktop Only

Verkehrsquellen

63.19%

Direct

28.69%

Referrals

7.49%

Paid Referrals

0.34%

Social

0.28%

Mail

0.02%

Oct 2025 - Dec 2025 Desktop Only

Top-Schlüsselwörter

Schlüsselwort	Verkehr	Kosten pro Klick
npm	271.3k	$ 1.79
npm install	71.1k	$ 0.98
npmjs	23.4k	$ 3.56
react router dom	30.6k	$ 2.26
install npm	25.2k	$ 2.01

TypeAI Core Bewertungen

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5/5

Die Hauptwettbewerber und Alternativen von TypeAI Core?

LangChain

Microsoft Semantic Kernel

LlamaIndex

Haystack Agent Framework

AutoGPT

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