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Die besten AI代理人開發-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte AI代理人開發-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

AI代理人開發

  • MS Copilot Studio Agent Builder

    Erstellen Sie KI-Agenten mit den intuitiven Tools von Microsoft Copilot Studio und nahtloser Integration.
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    Was ist MS Copilot Studio Agent Builder?
    Microsoft Copilot Studio ist eine leistungsstarke Plattform, die es Benutzern ermöglicht, KI-Agenten zu erstellen, anzupassen und bereitzustellen, die auf spezifische organisatorische Bedürfnisse abgestimmt sind. Es bietet intuitive Vorlagen und benutzerfreundliche Tools zum Zugriff auf und zur Feinabstimmung von Sprachmodellen sowie nahtlose API-Integrationen. Die Plattform erleichtert die Automatisierung von Aufgaben, was die Produktivität in verschiedenen Anwendungen steigert. Benutzer können die Leistung ihres KI-Agenten durch einfaches Testen und Anpassungen der Parameter optimieren, um sicherzustellen, dass die Lösungen ihren genauen Anforderungen entsprechen.
    MS Copilot Studio Agent Builder Hauptfunktionen
    • Erstellung und Anpassung von KI-Agenten
    • API-Integration
    • Automatisierung von Arbeitsabläufen
    • Test- und Feinabstimmungsfähigkeiten
    MS Copilot Studio Agent Builder Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine Open-Source-Version verfügbar.
    Die Preisgestaltung könnte für kleinere Organisationen oder Szenarien mit geringem Nutzungsvolumen eine Hürde darstellen.
    Erfordert ein Microsoft Azure-Abonnement für bestimmte KI-Funktionalitäten.
    Nicht in allen Märkten verfügbar.

    Vorteile

    Ermöglicht den Aufbau leistungsstarker, anpassbarer KI-Agenten für vielfältige Geschäftsanforderungen.
    Unterstützt die Multichannel-Bereitstellung, einschließlich Microsoft 365, Websites und soziale Medien.
    Bietet Low-Code- und grafische Entwicklungsoberflächen für einfache Nutzung.
    Enthält fortschrittliche KI-Fähigkeiten und Zugang zu einer Vielzahl von Azure-KI-Modellen.
    Bietet sichere Verwaltungs- und Governance-Funktionen zum Schutz von Unternehmensdaten.
    Unterstützt den autonomen Betrieb von Agenten mit Lern- und Eskalationsfähigkeiten.
    Integriert ein großes Ökosystem von Konnektoren und Unternehmensdatenquellen.
    MS Copilot Studio Agent Builder 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://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/pricing/copilot-studio

  • AgentLab

    AgentLab bietet eine Low-Code-Schnittstelle zur Erstellung KI-gestützter digitaler Mitarbeiter, die ServiceNow-Workflows mithilfe von LLM-Integrationen automatisieren.
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    Was ist AgentLab?
    AgentLab ist ein ServiceNow-Rahmenwerk zum Erstellen von KI-Agenten – auch digitale Mitarbeiter genannt – mit einem visuellen Drag-and-Drop-Editor. Benutzer verbinden große Sprachmodelle mit ServiceNow-Tabellen, definieren Absichten und Aktionen und orchestrieren Workflows für Aufgaben wie Vorfallbehebung, Änderungsfreigaben und Wissensabfragen. Agenten können in integrierten Sandboxes getestet, versioniert und in Echtzeit überwacht werden. Mit Konnektoren für externe APIs und Chat-Interfaces ermöglicht AgentLab die Bereitstellung auf Portalen, Microsoft Teams und Slack. Die Plattform bietet Governance-Kontrollen, Prüfpfade und Analyse-Dashboards, um Compliance und Leistung im großen Maßstab sicherzustellen.

  • CrewAI Agent Generator

    CrewAI Agent Generator erstellt schnell maßgeschneiderte KI-Agenten mit vorgefertigten Vorlagen, nahtloser API-Integration und Deployment-Tools.
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    Was ist CrewAI Agent Generator?
    CrewAI Agent Generator nutzt eine Befehlszeilenschnittstelle, um ein neues KI-Agenten-Projekt mit festen Ordnerstrukturen, Beispiel-Eingabeaufforderungen, Tool-Definitionen und Teststub zu initialisieren. Sie können Verbindungen zu OpenAI, Azure oder benutzerdefinierten LLM-Endpunkten konfigurieren; Agentenspeicher mit Vektor-Stores verwalten; mehrere Agenten in kollaborativen Workflows orchestrieren; detaillierte Gesprächsprotokolle anzeigen; und Ihre Agenten mit integrierten Skripten auf Vercel, AWS Lambda oder Docker bereitstellen. Es beschleunigt die Entwicklung und sorgt für einheitliche Architektur in KI-Agenten-Projekten.
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