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Die besten bereitstellung von KI-Agenten-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte bereitstellung von KI-Agenten-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

bereitstellung von KI-Agenten

  • JKStack Agents Server

    Backend-Framework, das REST- und WebSocket-APIs bereitstellt, um KI-Agenten mit Plugin-Erweiterbarkeit zu verwalten, auszuführen und zu streamen.
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    Was ist JKStack Agents Server?
    JKStack Agents Server dient als zentrale Orchestrierungsschicht für die Bereitstellung von KI-Agenten. Es bietet REST-Endpunkte, um Namespaces zu definieren, neue Agenten zu registrieren und Agentenläufe mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen, Speicher- und Tool-Konfigurationen zu starten. Für Echtzeit-Interaktionen unterstützt der Server WebSocket-Streaming und sendet Teilergebnisse, während die zugrunde liegenden Sprachmodelle ausgegeben werden. Entwickler können Kernfunktionen durch einen Plugin-Manager erweitern, um benutzerdefinierte Tools, LLM-Anbieter und Vektorspeicher zu integrieren. Der Server verfolgt auch Laufhistorien, Status und Protokolle, was Überwachung und Debugging erleichtert. Mit integrierter Unterstützung für asynchrone Verarbeitung und horizontale Skalierung vereinfacht JKStack Agents Server den Einsatz robuster KI-gesteuerter Workflows in der Produktion.
    JKStack Agents Server Hauptfunktionen
    • RESTful API-Endpunkte für die Agentenverwaltung
    • WebSocket-Streaming für Echtzeit-Outputs
    • Plugin-Architektur für benutzerdefinierte Tools und Modelle
    • Namespace-Isolation und Multi-Tenant-Unterstützung
    • Laufhistorie, Protokollierung und Überwachung
    • Erweiterbare Speicher- und Vektorspeicherintegration
    • Authentifizierungs- und Autorisierungs-Hooks
    • Horizontale Skalierung mit asynchroner Verarbeitung
    JKStack Agents Server Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine expliziten Informationen zur Open-Source-Verfügbarkeit.
    Keine klaren Preissegmente oder Alternativen über die aktuelle Seite hinaus erwähnt.
    Es fehlen detaillierte, benutzerfreundliche Dokumentationen oder Beispiele für einen schnellen Einstieg.
    Keine mobilen oder plugin-basierten Client-Anwendungen referenziert.

    Vorteile

    Bietet ein robustes Framework, das speziell für KI-Agenten auf Servern entwickelt wurde.
    Ermöglicht die Automatisierung komplexer Workflows durch intelligente Agenten.
    Unterstützt die Integration verschiedener KI-Modelle für erweiterte Fähigkeiten.
    Erleichtert Skalierbarkeit und effiziente Bereitstellung von KI-Agenten.
    JKStack Agents Server 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://jkstack.github.io/docs/agents/server/

  • AnYi AI Agent Framework

    AnYi ist ein Python-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten mit Aufgabenplanung, Werkzeugintegration und Speicherverwaltung.
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    Was ist AnYi AI Agent Framework?
    Das AnYi KI-Agent-Framework unterstützt Entwickler bei der Integration autonomer KI-Agenten in ihre Anwendungen. Agenten können mehrstufige Aufgaben planen und ausführen, externe Tools und APIs nutzen und den Gesprächskontext durch konfigurierbare Speicher-Module aufrechterhalten. Das Framework abstrahiert die Interaktionen mit verschiedenen LLM-Anbietern und unterstützt benutzerdefinierte Tool- und Speicherrückends. Mit integrierter Protokollierung, Überwachung und asynchroner Ausführung beschleunigt AnYi die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Forschung, Kundensupport, Datenanalyse oder jeden Workflow, der automatisiertes Reasoning und Handeln erfordert.

  • AskAtlasAI-Agent

    Ein Node.js-Framework, das OpenAI GPT mit MongoDB Atlas Vektorsuche für Gesprächs-KI-Agenten kombiniert.
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    Was ist AskAtlasAI-Agent?
    AskAtlasAI-Agent befähigt Entwickler, KI-Agenten bereitzustellen, die natürliche Sprachabfragen gegen beliebige Dokumentensätze in MongoDB Atlas beantworten. Es steuert die LLM-Aufrufe für Einbettung, Suche und Antwortgenerierung, verwaltet den Gesprächskontext und bietet konfigurierbare Prompt-Ketten. Basierend auf JavaScript/TypeScript erfordert es minimalen Aufwand: Verbinden Sie Ihren Atlas-Cluster, stellen Sie OpenAI-Zugangsdaten bereit, ingest oder verweisen Sie auf Ihre Dokumente und starten Sie die Abfrage über eine einfache API. Es unterstützt auch Erweiterungen mit benutzerdefinierten Ranking-Funktionen, Speicher-Backends und Multi-Model-Orchestrierung.
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