Die besten conversational workflows-Lösungen für Sie

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

conversational workflows

  • Eine No-Code-Plattform zum Erstellen anpassbarer, GPT-gestützter Agenten mit Speicher, Web-Browsing, Dateihandhabung und benutzerdefinierten Aktionen.
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    Was ist GPT Labs?
    GPT Labs ist eine umfassende No-Code-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von GPT-gestützten KI-Agenten. Sie bietet Funktionen wie dauerhaften Speicher, Web-Browsing, Dateiupload und -verarbeitung sowie nahtlose Integration mit externen APIs. Über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche entwerfen Nutzer Konversations-Workflows, fügen domänenspezifisches Wissen hinzu und testen Interaktionen in Echtzeit. Nach der Konfiguration können die Agenten via REST API oder eingebettet in Websites und Anwendungen bereitgestellt werden, was automatisierten Kundendienst, virtuelle Assistenten und Datenanalyseaufgaben ermöglicht, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Die Plattform unterstützt die Zusammenarbeit im Team, bietet Analysen zur Agentenleistung und Versionskontrolle für iterative Verbesserungen. Ihre flexible Architektur skaliert mit den Anforderungen von Unternehmen und umfasst Sicherheitsfunktionen wie rollenbasierten Zugriff und Verschlüsselung.
  • LAWLIA ist ein Python-Framework zum Erstellen anpassbarer auf LLM basierender Agenten, die Aufgaben durch modulare Workflows koordinieren.
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    Was ist LAWLIA?
    LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.
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