NaturalAgents ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit Speicher, Planung und Tool-Integration unter Verwendung von LLMs zu erstellen.
NaturalAgents ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bereitstellung von LLM-gestützten Agenten vereinfacht. Es bietet Module für Speichermanagement, Kontextverfolgung und Tool-Integration, sodass Agenten Informationen über lange Sitzungen speichern und abrufen können. Ein hierarchischer Planer orchestriert mehrstufiges Denken und Handlungen, während ein Erweiterungssystem benutzerdefinierte Plugins und externe API-Aufrufe unterstützt. Eingebaute Protokollierung und Analysen ermöglichen es Entwicklern, die Leistung der Agenten zu überwachen und Workflow-Probleme zu debuggen. NaturalAgents unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführung, was es flexibel für interaktive Anwendungsfälle und automatisierte Pipelines macht.
NaturalAgents Hauptfunktionen
Speichermanagement-Module
Tool-Integrations-Framework
Hierarchischer Planungs-Engine
Kontextverfolgung und -abruf
Plugin- und Erweiterungssystem
Asynchrone Aufgabenverarbeitung
Sitzungsprotokollierung und Analysen
NaturalAgents Vor- und Nachteile
Nachteile
Vorteile
Kein Code erforderlich, wodurch die einfache Erstellung von Agenten ermöglicht wird.
Verwendung von einfachem Englisch zum Erstellen von Agenten.
Kollaborative Funktionen zum Speichern und Wiederverwenden von Agenten-Rezepten.
Einfacher und intuitiver Notion-ähnlicher Editor.
LLMFlow ist ein Open-Source-Framework, das die Orchestrierung von auf LLM basierenden Workflows mit Tool-Integration und flexibler Steuerung ermöglicht.
LLMFlow bietet eine deklarative Möglichkeit, komplexe Sprachmodell-Workflows zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Entwickler erstellen Knoten, die Aufforderungen oder Aktionen repräsentieren, und verketteten sie zu Flows, die basierend auf Bedingungen oder externen Tool-Ausgaben verzweigen können. Integriertes Speichermanagement verfolgt den Kontext zwischen den Schritten, während Adapter eine nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und anderen ermöglichen. Funktionalität kann durch Plugins für benutzerdefinierte Tools oder Datenquellen erweitert werden. Flows werden lokal, in Containern oder als serverlose Funktionen ausgeführt. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von dialogorientierten Agenten, automatisierte Berichtserstellung und Datenextraktionspipelines – alles mit transparentem Ablauf und Logging.