Die besten assistants d'entreprise-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte assistants d'entreprise-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

assistants d'entreprise

  • Open-Source-Framework zur Orchestrierung von LLM-gestützen Agenten mit Speicher, Werkzeugintegrationen und Pipelines zur Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe in verschiedenen Domänen.
    0
    0
    Was ist OmniSteward?
    OmniSteward ist eine modulare KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die auf Python basiert und sich mit OpenAI, lokalen LLMs sowie benutzerdefinierten Modellen verbindet. Es bietet Speichermodule für Kontext, Toolkits für API-Aufrufe, Websuche, Codeausführung und Datenbankabfragen. Benutzer definieren Agentenvorlagen mit Prompts, Workflows und Triggern. Das Framework orchestriert mehrere Agenten parallel, verwaltet den Gesprächsverlauf und automatisiert Aufgaben über Pipelines. Es beinhaltet außerdem Logging, Überwachungsdashboards, Plugin-Architektur und Integrationen mit Drittanbieterdiensten. OmniSteward vereinfacht die Erstellung domänenspezifischer Assistenten für Forschung, Betrieb, Marketing und mehr, und bietet Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Open-Source-Transparenz für Unternehmen und Entwickler.
    OmniSteward Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Orchestrierung und Scheduling
    • Speicher- und Kontextmanagement-Module
    • Tool- und API-Integration (Websuche, Codeausführung, Datenbank)
    • Anpassbare Agentenvorlagen und Workflows
    • Plugin-Architektur für Erweiterbarkeit
    • Logging, Monitoring und Echtzeit-Dashboards
    • Unterstützung für OpenAI, lokale LLMs und benutzerdefinierte Modelle
  • Ein Open-Source-Framework für retrieval-augmented KI-Agenten, das Vektorsuche mit großen Sprachmodellen für kontextbewusste Wissensfragen und -antworten kombiniert.
    0
    0
    Was ist Granite Retrieval Agent?
    Granite Retrieval Agent bietet Entwicklern eine flexible Plattform zum Aufbau retrieval-augmented generativer KI-Agenten, die semantische Suche und große Sprachmodelle kombinieren. Nutzer können Dokumente aus verschiedenen Quellen aufnehmen, Vektor-Embeddings erstellen und Azure Cognitive Search Indizes oder alternative Vektorspeicher konfigurieren. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, erstellt Kontextszenarien und nutzt LLM-APIs für präzise Antworten oder Zusammenfassungen. Es unterstützt Speichermanagement, Ketten-der-Denkarbeit und benutzerdefinierte Plugins für Vor- und Nachbearbeitung. Mit Docker oder direkt via Python einsatzbereit, beschleunigt Granite Retrieval Agent die Erstellung wissensbasierter Chatbots, Unternehmensassistenten und Q&A-Systeme mit weniger Halluzinationen und höherer Faktenverlässlichkeit.
Ausgewählt