Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.
Tongui Agent Hauptfunktionen
Zustandsbehafteter Gesprächsspeicher
Benutzerdefinierte Tool- und Aktionsintegration
Multi-Agent-Orchestrierung
Plugin- und Middleware-Unterstützung
SDK- und CLI-Schnittstellen
Observability- und Logging-Hooks
Unterstützung für major LLM-Backends
Tongui Agent Vor- und Nachteile
Nachteile
Leicht schlechtere Leistung im Vergleich zu einigen Modellen, die 40-mal mehr Trainingsdaten verwenden.
Keine direkte Information zu Preisen oder kommerziellen Einsatzmodellen über die Basis-Website hinaus.
Begrenzte Informationen zur Benutzeroberfläche oder zur einfachen Integration in bestehende Systeme.
Vorteile
Umfassender multimodaler Datensatz (143.000 Trajektorien) über mehrere Betriebssystemplattformen und Anwendungen.
Signifikante Verbesserung bei Grounding- und Navigationsaufgaben für GUI-Agenten.
Reduziert den Bedarf an kostenintensiven manuellen Annotationen durch Nutzung von Online-Tutorials.
Open-Source-Verfügbarkeit von Code, Datensatz und trainierten Modellen.
Unterstützt plattformübergreifende und vielfältige GUI-Interaktionen.