Die besten 확장 가능한 기능-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 확장 가능한 기능-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

확장 가능한 기능

  • Ein auf Solana basierendes KI-Agent-Framework, das die on-chain Transaktionsgenerierung und multimodale Eingabeverarbeitung über LangChain ermöglicht.
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    Was ist Solana AI Agent Multimodal?
    Solana AI Agent Multimodal via Web3.js. Der Agent signiert Transaktionen automatisch mit einem konfigurierten Wallet-Keypair, reicht sie bei einem Solana RPC-Endpunkt ein und überwacht Bestätigungen. Seine modulare Architektur erlaubt einfache Erweiterungen mit benutzerdefinierten Prompt-Vorlagen, Chains und Instruktionsbauern, was Anwendungsfälle wie automatisiertes NFT-Minting, Token-Swaps, Wallet-Management-Bots und mehr ermöglicht.
  • Ein modulare Python-Startvorlage zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten mit LLM-Integration und Plugin-Unterstützung.
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    Was ist BeeAI Framework Py Starter?
    BeeAI Framework Py Starter ist ein Open-Source-Python-Projekt, das den Einstieg in die Erstellung von KI-Agenten ermöglicht. Es umfasst Kerndienste für die Agenten-Orchestrierung, ein Pluginsystem zur Erweiterung der Funktionalität und Adapter für die Anbindung an beliebte LLM-APIs. Entwickler können Aufgaben definieren, Konversationsspeicher verwalten und externe Tools über einfache Konfigurationsdateien integrieren. Das Framework legt Wert auf Modularität und Benutzerfreundlichkeit und ermöglicht schnelle Prototypenentwicklung von Chatbots, automatisierten Assistenten und Datenverarbeitungs-Agenten ohne Boilerplate-Code.
  • Doraemon-Agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das Multi-Schritt-KI-Agenten mit Plugin-Integration und Speicherverwaltung orchestriert.
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    Was ist Doraemon-Agent?
    Doraemon-Agent ist eine Open-Source-Python-Plattform und -Framework, das Entwicklern das Erstellen anspruchsvoller KI-Agenten ermöglicht. Es erlaubt die Integration benutzerdefinierter Plugins und externer Tools, das Beibehalten langfristiger Speicher über Sitzungen hinweg sowie die Ausführung von Chain-of-Thought-Planungen mit mehreren Schritten. Entwickler können Agentenrollen konfigurieren, Kontexte verwalten, Interaktionen protokollieren und die Funktionalität über eine Plugin-Architektur erweitern. Es vereinfacht die Erstellung autonomer Assistenten für Aufgaben wie Datenanalyse, Forschungsunterstützung oder Kundenservice-Automatisierung.
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