Die besten AIのメモリ管理-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte AIのメモリ管理-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

AIのメモリ管理

  • GPTMe ist ein auf Python basierendes Framework zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Agenten mit Gedächtnis, Tool-Integration und Echtzeit-APIs.
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    Was ist GPTMe?
    GPTMe bietet eine robuste Plattform zur Orchestrierung von KI-Agenten, die den Gesprächskontext beibehalten, externe Tools integrieren und eine konsistente API bereitstellen. Entwickler installieren ein leichtgewichtiges Python-Paket, definieren Agenten mit Plug-and-Play-Gedächtnissystemen, registrieren benutzerdefinierte Tools (z.B. Websuche, Datenbankabfragen, Dateiversionen) und starten einen lokalen oder Cloud-Dienst. GPTMe verwaltet Sessions, mehrstufige Logik, Prompt-Templates und Modellwechsel, um einsatzbereite Assistenten für Kundenservice, Produktivität, Datenanalyse und mehr bereitzustellen.
  • Verbessern Sie KI-Gespräche mit Langzeitgedächtnis über das MemoryPlugin.
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    Was ist MemoryPlugin - Long-Term Memory for AI Chats?
    MemoryPlugin fügt Ihren KI-Gesprächen Langzeitgedächtnis hinzu, sodass Tools wie ChatGPT, Claude, Gemini und andere wichtige Details über verschiedene Konversationen hinweg erinnern können. Dies verringert die Notwendigkeit, Informationen zu wiederholen, und verbessert die Personalisierung und Effizienz Ihrer Interaktionen mit der KI. Durch die Verwendung der Chrome-Erweiterung und die Verbindung über memoryplugin.com können Sie verwalten, was die KI erinnert, und sicherstellen, dass Ihre Gespräche immer auf einer konsistenten Wissensbasis aufbauen, was zu besserer und schnellerer Unterstützung führt.
  • Eine webbasierte Plattform zum Entwerfen, Orchestrieren und Verwalten benutzerdefinierter KI-Agenten-Workflows mit mehrstufigem Beweis und integrierten Datenquellen.
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    Was ist SquadflowAI Studio?
    SquadflowAI Studio ermöglicht es Nutzern, KI-Agenten visuell zu komponieren, indem Rollen, Aufgaben und Inter-Agent-Kommunikationen definiert werden. Agenten können verknüpft werden, um komplexe mehrstufige Prozesse zu bewältigen—Abfragen von Datenbanken oder APIs, Aktionen ausführen und Kontext austauschen. Die Plattform unterstützt Plugin-Erweiterungen, Echtzeit-Debugging und Schritt-für-Schritt-Protokolle. Entwickler konfigurieren Eingabeaufforderungen, verwalten Speicherzustände und setzen bedingte Logik ohne Boilerplate-Code. Modelle von OpenAI, Anthropic und lokalen LLMs werden unterstützt. Teams können Workflows über REST- oder WebSocket-Endpunkte bereitstellen, Leistungskennzahlen überwachen und das Agentenverhalten über ein zentrales Dashboard anpassen.
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