Einfache Agentenbasierte Anwendungen-Tools entdecken

Erleichtern Sie Ihre Arbeit mit intuitiven Agentenbasierte Anwendungen-Lösungen, die schnell und problemlos einsetzbar sind.

Agentenbasierte Anwendungen

  • Erstellen Sie schnell konversationelle KI-Anwendungen mit dem Open-Source-Python-Framework Chainlit.
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    Was ist chainlit.io?
    Chainlit ist ein Open-Source-Async-Python-Framework, das Entwicklern hilft, skalierbare konversationelle KI- und agentenbasierte Anwendungen schnell zu erstellen und bereitzustellen. Es unterstützt Integrationen mit beliebten Python-Bibliotheken und -Frameworks, um ein nahtloses Entwicklungserlebnis zu bieten. Mit Chainlit können Benutzer produktionsbereite Chat-Anwendungen erstellen, die komplexe Interaktionen verarbeiten und den Gesprächskontext beibehalten können.
    chainlit.io Hauptfunktionen
    • Open-Source
    • Python-basiert
    • Integration mit beliebten Bibliotheken
    • Skalierbarkeit
    • Unterstützung für komplexe Interaktionen
    chainlit.io Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Unterstützt den Aufbau anpassbarer konversationeller KI-Apps mit Python-Logik.
    Bietet mehrere Bereitstellungsoptionen einschließlich Web-Apps und Chatbots.
    Integriert sich mit vielen beliebten KI- und LLM-Plattformen.
    Bietet flexible Authentifizierungsmethoden einschließlich OAuth.
    Große und aktive Community mit umfangreichen Open-Source-Beiträgen.
    Umfassende Dokumentation für Benutzer und Entwickler.
    chainlit.io Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://chainlit.io
  • Ein GitHub-Demo, die SmolAgents vorstellt, ein leichtgewichtiges Python-Framework zur Orchestrierung von multi-Agenten-Workflows mit Tool-Integration, die auf LLMs basieren.
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    Was ist demo_smolagents?
    demo_smolagents ist eine Referenzimplementierung von SmolAgents, einem mikro-Framework in Python zur Erstellung autonomer KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Dieses Demo enthält Beispiele dafür, wie man einzelne Agenten mit spezifischen Toolkits konfiguriert, Kommunikationskanäle zwischen Agenten etabliert und Aufgabenübergaben dynamisch verwaltet. Es zeigt die Integration von LLMs, Tool-Aufrufe, Prompt-Management und Orchestrierungsmuster für den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen, die koordiniert auf Benutzereingaben und Zwischenergebnisse reagieren können.
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