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Die besten architecture de microservices-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte architecture de microservices-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

architecture de microservices

  • Letta

    Letta ist eine KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung digitaler Arbeiter zur Automatisierung von Geschäftsabläufen ermöglicht.
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    Was ist Letta?
    Letta ist eine umfassende KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die Organisationen dabei unterstützt, komplexe Workflows durch intelligente digitale Arbeiter zu automatisieren. Durch die Kombination anpassbarer Agentenvorlagen mit einem leistungsstarken visuellen Workflow-Builder können Teams Schritt-für-Schritt-Prozesse definieren, eine Vielzahl von APIs und Datenquellen integrieren und autonome Agenten bereitstellen, die Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse, Kundenbindung und Systemüberwachung übernehmen. Basierend auf einer Microservices-Architektur bietet es integrierte Unterstützung für beliebte KI-Modelle, Versionierung und Governance-Tools. Echtzeit-Dashboards bieten Einblicke in die Agentenaktivität, Leistungsmetriken und Fehlerbehandlung, um Transparenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und sicheren Deployments skaliert Letta von Pilotprojekten bis hin zum unternehmensweiten digitalen Workforce-Management.
    Letta Hauptfunktionen
    • Visueller Workflow-Builder
    • Multi-Model-Agenten-Orchestrierung
    • API- und Datenintegration
    • Echtzeit-Monitoring-Dashboard
    • Rollenbasierte Zugriffskontrolle
    • Versionierung und Governance-Tools
    • Integrierte NLP- und Dokumentenverarbeitung
    • Ereignisgesteuerte Trigger und Planung
    Letta Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Bietet eine umfassende Agent-Entwicklungsumgebung zur effizienten Erstellung zustandsbehafteter Agenten.
    Unterstützt die Integration in Anwendungen über REST API und SDKs.
    Ermöglicht die Verbindung zu externen Tool-Bibliotheken über das Model Context Protocol (MCP).
    Bietet Tutorials, Beispiele und Handbücher zur Erleichterung der Lernkurve und des Entwicklungsprozesses.
    Unterstützt sowohl Cloud- als auch selbst gehostete Bereitstellungsoptionen.

  • Llama-Index-Go

    Eine Open-Source-Go-Bibliothek, die vektorbasierte Dokumentenindizierung, semantische Suche und RAG-Fähigkeiten für auf LLM basierende Anwendungen bietet.
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    Was ist Llama-Index-Go?
    Als robuste Go-Implementierung des beliebten LlamaIndex-Frameworks bietet Llama-Index-Go End-to-End-Funktionen für den Aufbau und die Abfrage vektorbasierter Indizes aus Textdaten. Nutzer können Dokumente über eingebaute oder benutzerdefinierte Loader laden, Embeddings mit OpenAI oder anderen Anbietern generieren und Vektoren im Speicher oder in externen Vektordatenbanken speichern. Die Bibliothek stellt eine QueryEngine-API bereit, die Keyword- und semantische Suche, boolesche Filter und Retrieval-augmented Generation mit LLMs unterstützt. Entwickler können Parser für Markdown, JSON oder HTML erweitern und alternative Einbettungsmodelle einbinden. Mit modularen Komponenten und klaren Schnittstellen bietet sie hohe Leistung, einfache Fehlersuche und flexible Integration in Microservices, CLI-Tools oder Webanwendungen, um die schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Suchen und Chat-Lösungen zu ermöglichen.
Ausgewählt