Die besten Automatisierungs-Frameworks-Lösungen für Sie

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

Automatisierungs-Frameworks

  • Ein OpenAI-gestützter Agent, der Aufgabenpläne vor der Ausführung jedes Schritts erstellt, um strukturiertes, schrittweises Problemlösen zu ermöglichen.
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    Was ist Bot-With-Plan?
    Bot-With-Plan bietet eine modulare Python-Vorlage zum Erstellen von KI-Agenten, die zuerst einen detaillierten Plan vor der Ausführung generieren. Es nutzt OpenAI GPT, um Benutzeranweisungen zu analysieren, Aufgaben in sequenzielle Schritte zu zerlegen, den Plan zu validieren und anschließend jeden Schritt durch externe Tools wie Websuche oder Rechner auszuführen. Das Framework umfasst Prompt-Management, Plan-Parsing, Ausführungssteuerung und Fehlerbehandlung. Durch die Trennung von Planungs- und Ausführungsphasen bietet es bessere Kontrolle, einfacheres Debugging und eine klare Struktur für die Erweiterung mit neuen Tools oder Fähigkeiten.
  • AI Orchestra ist ein Python-Framework, das eine komponierbare Orchestrierung mehrerer KI-Agenten und Werkzeuge für komplexe Aufgabenautomatisierung ermöglicht.
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    Was ist AI Orchestra?
    Im Kern bietet AI Orchestra eine modulare Orchestrierungs-Engine, mit der Entwickler Knotenpunkte definieren können, die KI-Agenten, Werkzeuge und benutzerdefinierte Module repräsentieren. Jeder Knoten kann mit spezifischen LLMs (z.B. OpenAI, Hugging Face), Parametern und Eingabe/Ausgabe-Zuordnungen konfiguriert werden, um eine dynamische Aufgabendelegation zu ermöglichen. Das Framework unterstützt komponierbare Pipelines, Steuerung der Parallelität und Verzweigungslogik, was komplexe Abläufe ermöglicht, die anhand Zwischenresultate angepasst werden. Eingebautes Telemetrie- und Logging-System erfasst Ausführungsdetails, während Callback-Hooks Fehler und Wiederholungen behandeln. AI Orchestra enthält auch ein Plugin-System zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Mit YAML- oder Python-basierten Pipeline-Definitionen können Nutzer robuste Multi-Agenten-Systeme innerhalb von Minuten prototypisieren und bereitstellen, von chatbasierten Assistenten bis hin zu automatisierten Datenanalyse-Workflows.
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