Die besten integraciones flexibles-Lösungen für Sie

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

integraciones flexibles

  • Ein erweiterbares KI-Agenten-Framework zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen von Multi-Agenten-Workflows mit benutzerdefinierten Fähigkeiten.
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    Was ist ByteChef?
    ByteChef bietet eine modulare Architektur zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten. Entwickler definieren Agentenprofile, fügen benutzerdefinierte Skill-Plugins an und orchestrieren Multi-Agenten-Workflows über eine visuelle Web-IDE oder SDK. Es integriert sich mit großen LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, selbstgehostete Modelle) und externen APIs. Eingebaute Debugging-, Logging- und Überwachungstools beschleunigen die Iteration. Projekte können als Docker-Services oder serverlose Funktionen bereitgestellt werden, um skalierbare, produktionsbereite KI-Agenten für Kundensupport, Datenanalyse und Automatisierung zu ermöglichen.
    ByteChef Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Orchestrierung
    • System für benutzerdefinierte Skill-Plugins
    • Web-basierte IDE mit visuellem Workflow-Builder
    • LLM-Integration (OpenAI, Cohere, benutzerdefinierte Modelle)
    • Debugging-, Logging- und Überwachungstools
    • API- und externe Service-Connectors
    • Skalierbare Bereitstellung via Docker/Serverless
    ByteChef Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Open-Source- und Community-getriebene Entwicklung
    Unterstützt den Aufbau komplexer mehrstufiger KI-Agenten zur Workflow-Automatisierung
    Breite Palette vorgefertigter Integrationen mit beliebten Apps und Diensten
    Flexible Bereitstellungsoptionen einschließlich Cloud und On-Premise
    Enterprise-Grade-Sicherheit und Leistung
    Unterstützt verschiedene LLMs einschließlich OpenAI und selbst gehostete Modelle
    Einfach zu bedienen für sowohl nicht-technische Teams als auch Entwickler
    ByteChef Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion7-tägige kostenlose Testphase
    PreismodellKostenlose Testphase
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzMonatlich

    Details des Preisplans

    Starter

    29 USD
    • 1000 Aufgaben pro Monat, danach $1/1000 Aufgaben
    • 1 Arbeitsbereich
    • 1 Benutzer
    • Alle Standardkomponenten
    • Unbegrenzte Workflows
    • 7 Tage Log-Aufbewahrung
    • Community-Support

    Wachstum

    169 USD
    • Alles im Starter, plus
    • 3 Arbeitsbereiche
    • Unbegrenzte Benutzer
    • Benutzerdefinierte Komponenten
    • Rollenbasierte Zugriffskontrolle
    • Umgebungen
    • Erweiterte Benachrichtigungen
    • API-Zugang
    • 30 Tage Log-Aufbewahrung
    • E-Mail-Support

    Unternehmen

    0 USD
    • Alles im Wachstum, plus
    • Benutzerdefinierte Anzahl von Aufgaben
    • Self-Hosting-Optionen
    • Unbegrenzte Arbeitsbereiche
    • API-Plattform
    • Audit-Logs
    • Log-Streaming
    • Single Sign-On
    • Integration externer Geheimnisspeicher
    • Umgebungen & Versionskontrolle mit Git
    • Skalierungsoptionen
    • Benutzerdefinierter Komponenten-Generator
    • Benutzerdefinierte Log-Aufbewahrung
    • Prioritäts-Support & SLAs
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://www.bytechef.io/pricing
  • 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.
  • autogen4j ist ein Java-Framework, das autonome KI-Agenten ermöglicht, Aufgaben zu planen, Speicher zu verwalten und LLMs mit benutzerdefinierten Tools zu integrieren.
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    Was ist autogen4j?
    autogen4j ist eine leichte Java-Bibliothek, die die Komplexität beim Aufbau autonomer KI-Agenten abstrahiert. Es bietet Kernmodule für Planung, Speichersicherung und Aktionsausführung, sodass Agenten hochstufige Ziele in sequenzielle Unteraufgaben zerlegen können. Das Framework integriert sich mit LLM-Anbietern (z.B. OpenAI, Anthropic) und erlaubt die Registrierung benutzerdefinierter Tools (HTTP-Clients, Datenbank-Connectoren, Dateiein- und -ausgabe). Entwickler definieren Agenten durch eine fließende DSL oder Annotations, um Pipelines für Datenanreicherung, automatisierte Berichte und Chatbots schnell zusammenzustellen. Ein erweiterbares Plugin-System sorgt für Flexibilität und ermöglicht feinabgestimmtes Verhalten in verschiedenen Anwendungen.
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