Die besten customizable AI behavior-Lösungen für Sie

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

customizable AI behavior

  • Automatischer Gerüstbau für Python-basierte KI-Agenten mit vordefinierten Vorlagen, Integration von LangChain, OpenAI und benutzerdefinierten Tools für eine schnelle Entwicklung.
    0
    0
    Was ist AI Agent Code Generator?
    Der AI Agent Code Generator bietet eine Befehlszeilenschnittstelle zur Gerüstbildung von Python-Projekten für KI-Agenten. Benutzer wählen aus mehreren auf LangChain basierenden Vorlagen, konfigurieren ihre OpenAI-API-Schlüssel und geben benutzerdefinierte Tools oder Funktionen an. Das Tool erstellt dann Boilerplate-Code, Projektstruktur und Beispielskripte, um konversationsfähige, informationsbeschaffende oder aufgabenautomatisierende Agenten bereitzustellen. Entwickler können den generierten Code mit zusätzlichen Plugins erweitern, Prompts modifizieren und neue Toolkits für spezielles Agentenverhalten integrieren, um Prototyp- und Produktionsentwicklung zu beschleunigen.
  • Ein mit AWS Bedrock betriebenes Minecraft-Agent, das natürliche Sprachbefehle interpretiert, um autonom durch die Spielwelt zu navigieren, zu bauen und zu interagieren.
    0
    0
    Was ist Amazon Bedrock Minecraft Agent?
    Der Amazon Bedrock Minecraft Agent ist ein Open-Source-Projekt, das AWS Bedrock Large Language Models nutzt, um einen autonomen In-Game-Agent zu steuern. Er verbindet sich mit einem Minecraft Java Edition-Server, hört auf Chat-Inputs der Spieler und verwendet Bedrock-Model-APIs, um eine Sequenz von Spielbefehlen zu generieren. Diese Befehle werden ausgeführt, um die Umgebung zu navigieren, Ressourcen zu sammeln, Strukturen zu bauen und mit Entitäten zu interagieren. Die Architektur umfasst eine AWS SDK-Integration, eine Node.js- oder Python-Laufzeit für API-Aufrufe sowie ein Minecraft-Plugin oder Bot-Framework, das Textausgaben in In-Game-Aktionen umsetzt. Das Projekt ist für Anpassungen konzipiert, um Entwicklern zu ermöglichen, Prompts, Modellparameter und Verhaltensskripte an vielfältige Spiel- und Bildungszenarien anzupassen.
Ausgewählt