Die besten gestion du comportement des agents-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte gestion du comportement des agents-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

gestion du comportement des agents

  • Eine leichtgewichtige JavaScript-Bibliothek, die autonome KI-Agenten mit Speicherung, Werkzeugintegration und anpassbaren Entscheidungsstrategien ermöglicht.
    0
    0
    Was ist js-agent?
    js-agent stellt Entwicklern ein minimalistisches, aber leistungsstarkes Toolkit zur Verfügung, um autonome KI-Agenten in JavaScript zu erstellen. Es bietet Abstraktionen für Gesprächsspeicherung, Funktionsaufruf-Tools, anpassbare Planungsstrategien und Fehlerbehandlung. Mit js-agent können Sie schnell Eingabeaufforderungen verbinden, den Zustand verwalten, externe APIs aufrufen und komplexe Agentenverhalten über eine einfache, modulare API orchestrieren. Es ist für den Betrieb in Node.js-Umgebungen konzipiert und integriert sich nahtlos mit der OpenAI API, um intelligente, kontextbewusste Agenten zu ermöglichen.
    js-agent Hauptfunktionen
    • Speichermanagement für Gesprächszustände
    • Funktionsaufrufe und Werkzeugintegrationen
    • Anpassbare Entscheidungsstrategien
    • Nahtlose Unterstützung der OpenAI API
    • Fehlerbehandlung und Wiederholversuche
    • Modulare, erweiterbare Architektur
  • Ein leichtgewichtiges Python-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten mit Speicher, Planung und LLM-gestützter Tool-Ausführung.
    0
    0
    Was ist Semi Agent?
    Semi Agent bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von KI-Agenten, die planen, Aktionen ausführen und Kontext über die Zeit hinweg erinnern können. Es integriert sich mit beliebten Sprachmodellen, unterstützt Tool-Definitionen für spezielle Funktionen und liest konversationellen oder auf Aufgaben ausgerichteten Speicher. Entwickler können Schritt-für-Schritt-Pläne definieren, externe APIs oder Skripte als Tools einbinden und integrierte Protokollierung nutzen, um das Verhalten der Agenten zu debuggen und zu optimieren. Das Open-Source-Design und die Python-Basis ermöglichen einfache Anpassungen, Erweiterungen und Integration in bestehende Pipelines.
Ausgewählt