Die besten gestão de estado-Lösungen für Sie

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

gestão de estado

  • bedrock-agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das dynamische AWS Bedrock LLM-basierte Agenten mit Tool-Chaining und Speichersupport ermöglicht.
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    Was ist bedrock-agent?
    bedrock-agent ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das mit AWS Bedrock’s Reihe großer Sprachmodelle integriert ist, um komplexe, aufgabenorientierte Workflows zu orchestrieren. Es bietet eine Plugin-Architektur zum Registrieren benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontextpersistenz und eine Chain-of-Thought-Mechanismus für verbesserte Argumentation. Über eine einfache Python-API und eine Kommandozeilenschnittstelle können Entwickler Agenten definieren, die externe Dienste aufrufen, Dokumente verarbeiten, Code generieren oder mit Benutzern chatten. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch relevante Tools basierend auf Benutzeranfragen auswählen und den Konversationsstatus über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Dieses Framework ist Open-Source, erweiterbar und optimiert für schnelle Prototypenentwicklung und Deployment von KI-gestützten Assistenten in lokalen oder AWS-Cloud-Umgebungen.
    bedrock-agent Hauptfunktionen
    • AWS Bedrock LLM-Integration
    • Modulare Tool-Registrierung
    • Konversationeller Speicher
    • Chain-of-Thought-Argumentation
    • Kommandozeilen-Schnittstelle
    • Anpassbare Workflows
  • Eine KI-Agent-Vorlage, die automatisierte Aufgabenplanung, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung über die OpenAI-API zeigt.
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    Was ist AI Agent Example?
    AI Agent Example ist ein praxisnahes Demonstrations-Repository für Entwickler und Forscher, die intelligente Agenten auf Basis großer Sprachmodelle bauen möchten. Das Projekt umfasst Beispielcode für Agentenplanung, Speicherspeicherung und Tool-Invocation, um die Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen zu zeigen. Es verfügt über eine einfache Gesprächsschnittstelle, die Benutzerabsichten interpretiert, Aktionspläne formt und Aufgaben durch Aufruf vordefinierter Tools ausführt. Entwickler können klare Muster befolgen, um den Agenten mit neuen Fähigkeiten wie Terminplanung, Web-Scraping oder automatisierter Datenverarbeitung zu erweitern. Durch eine modulare Architektur beschleunigt dieses Template Experimente mit KI-gesteuerten Workflows und personalisierten digitalen Assistenten und bietet Einblicke in die Agentenorchestrierung und Zustandsverwaltung.
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