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Die besten dauerhafte Speicherung-Lösungen für Sie

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

dauerhafte Speicherung

  • LemLab

    LemLab ist ein Python-Framework, mit dem Sie anpassbare KI-Agenten mit Speicher, Tool-Integrationen und Evaluationspipelines erstellen können.
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    Was ist LemLab?
    LemLab ist ein modulares Framework zur Entwicklung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, mehrstufige Denkprozesse verketten, externe Tools und APIs integrieren und Speicher-Backends konfigurieren, um Gesprächskontext zu speichern. Es enthält auch Bewertungssuiten, um die Leistung der Agenten bei bestimmten Aufgaben zu benchmarken. Durch wiederverwendbare Komponenten und klare Abstraktionen für Agenten, Tools und Speicher beschleunigt LemLab die Experimentierung, Fehlerbehebung und den Einsatz komplexer LLM-Anwendungen in Forschung und Produktion.
    LemLab Hauptfunktionen
    • Modulare Prompt- und Kettendefinitionen
    • Integration externer Tools und APIs
    • Persistentes Speichermanagement
    • Agenten-Orchestrierung und Workflow-Pipelines
    • Eingebaute Evaluations- und Benchmarking-Suite
    • Anpassbare Agentenvorlagen

  • Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI

    Ein Framework zur Bereitstellung von kollaborativen KI-Agenten auf Azure Functions mit Neon DB und OpenAI APIs.
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    Was ist Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI?
    Das Multi-Agent AI-Framework bietet eine End-to-End-Lösung für die Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten in Cloud-Umgebungen. Es nutzt Neon’s Postgres-kompatible serverlose Datenbank zur Speicherung von Gesprächshistorie und Agentenstatus, Azure Functions zur skalierenden Ausführung von Agentenlogik und OpenAI APIs für natürliche Sprachverständnis und -generierung. Eingebaute Nachrichtenwarteschlangen und rollenbasierte Verhaltensweisen ermöglichen es Agenten, bei Aufgaben wie Forschung, Terminplanung, Kundensupport und Datenanalyse zusammenzuarbeiten. Entwickler können Agentenrichtlinien, Speicherregeln und Workflows an verschiedene Geschäftsanforderungen anpassen.
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