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Die neuesten Conception conversationnelle-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten Conception conversationnelle-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Conception conversationnelle

  • AIUS

    AIUS ist eine Agenten-Orchestrierungsplattform, die Entwicklern ermöglicht, multimodale Chatbot-Systeme mit integrierter Speicherfunktion zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
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    Was ist AIUS?
    AIUS ist eine Full-Stack-Plattform für die Entwicklung intelligenter virtueller Assistenten und Chatbots. Es verfügt über eine visuelle Oberfläche zur Definition von Gesprächsabläufen, integrierte Speicherfunktionen für persistente Kontexte und ein Plugin-System zur Verbindung externer APIs und Datenbanken. Agenten können auf Websites, mobilen Apps und gängigen Messaging-Plattformen wie Slack und WhatsApp bereitgestellt werden. Die Plattform umfasst Überdashboards, Leistungskennzahlen und A/B-Testing-Tools, damit Entwickler schnell iterieren und das Agentenverhalten optimieren können. Mit Unterstützung für mehrere Programmiersprachen (JavaScript, Python) und vorgefertigten Vorlagen für gängige Anwendungsfälle beschleunigt AIUS die Markteinführung für KI-gesteuerten Kundensupport, Verkaufsunterstützung und Prozessautomatisierung.
    AIUS Hauptfunktionen
    • Visueller Gesprächsfluss-Designer
    • Persistente Speichermanagement
    • Multi-Channel-Deployment
    • API- & Plugin-Integration
    • Eingebaute Analysen & Überwachung
    • Versionskontrolle & Zusammenarbeit
    AIUS Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Open-Source unter MIT-Lizenz
    Unterstützt den Aufbau von KI-Agenten mit Langzeitspeicher
    Aktive Community über Discord und GitHub
    Einfache Installation via pip

  • Geers AI Lang Graph

    Graph-zentrierter KI-Agenten-Framework, das LLM-Aufrufe und strukturierte Kenntnisse durch anpassbare Sprachgraphen orchestriert.
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    Was ist Geers AI Lang Graph?
    Geers AI Lang Graph bietet eine graphbasierte Abstraktionsschicht für den Bau von KI-Agenten, die mehrere LLM-Aufrufe koordinieren und strukturiertes Wissen verwalten. Durch die Definition von Knoten und Kanten, die Prompts, Daten und Speicher repräsentieren, können Entwickler dynamische Workflows erstellen, Kontext zwischen Interaktionen nachverfolgen und Ausführungsflüsse visualisieren. Das Framework unterstützt Plugin-Integrationen für verschiedene LLM-Anbieter, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen und exportierbare Graphen. Es vereinfacht iterative Agenten-Designs, verbessert die Kontextbehaltung und beschleunigt die Prototypenentwicklung für Gesprächsassistenten, Entscheidungsunterstützungs-Bots und Forschungspipelines.
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