Die besten AI agent workflows-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte AI agent workflows-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

AI agent workflows

  • Eine TypeScript- und JSON-Schema-Bibliothek, mit der Entwickler AI-Agenten-Tool-Schnittstellen typ-sicher definieren und validieren können
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    Was ist Xemantic AI Tool Schema?
    Xemantic AI Tool Schema ist eine Sammlung von JSON-Schema- und TypeScript-Typdefinitionen, die die Art und Weise standardisieren, wie AI-Agenten-Tools beschrieben, validiert und aufgerufen werden. Entwickler können Tool-Metadaten wie Name, Beschreibung und Parameter definieren, dann Instanzen gegen das Schema validieren oder während der Entwicklung die generierten TypeScript-Interfaces verwenden. Das Schema unterstützt Parameterarten, verschachtelte Strukturen, Standardwerte und Versionskontrolle, um eine robuste Validierung und Kompatibilität zu gewährleisten. Durch die Befolgung eines konsistenten Schemas können AI-Agenten Tools zuverlässig zur Laufzeit entdecken und aufrufen, was die Wartbarkeit verbessert und Integrationfehler reduziert. Das Paket integriert sich nahtlos in Xemantic AI Agents und kann für kundenspezifische Anwendungsfälle erweitert werden.
  • RecurSearch ist ein Python-Toolkit, das rekursive semantische Suche bietet, um Abfragen zu verfeinern und RAG-Pipelines zu verbessern.
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    Was ist RecurSearch?
    RecurSearch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der rekursive semantische Suche zur Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten-Workflows eingesetzt wird. Benutzer definieren eine Suchpipeline, die Abfragen und Dokumente in Vektorräume einbettet, anschließend Abfragen auf Basis früherer Ergebnisse iterativ verfeinert, Metadaten- oder Schlüsselwortfilter anwendet und Ergebnisse zusammenfasst oder aggregiert. Dieser schrittweise Verfeinerungsprozess führt zu höherer Genauigkeit, reduziert API-Aufrufe und hilft Agenten, tief verschachtelte oder kontextspezifische Informationen aus großen Sammlungen zu erkennen.
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