Die besten gestión del contexto conversacional-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte gestión del contexto conversacional-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

gestión del contexto conversacional

  • 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.
    AnYi AI Agent Framework Hauptfunktionen
    • Autonome Mehrstufige Aufgabenplanung
    • Tool-Integration für externe API-Aufrufe
    • Speicherverwaltung für Kontextpersistenz
    • Asynchrone Aufgaben-Ausführung
    • Integrierte Protokollierung und Überwachung
  • LazyLLM ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten mit individuellem Speicher, Tool-Integration und Arbeitsabläufen zu erstellen.
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    Was ist LazyLLM?
    LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.
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