Die besten JSON workflows-Lösungen für Sie

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

JSON workflows

  • Agent Script ist ein Open-Source-Framework, das KI-Modellinteraktionen mit anpassbaren Skripten, Werkzeugen und Speicher für die Automatisierung von Aufgaben orchestriert.
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    Was ist Agent Script?
    Agent Script stellt eine deklarative Skripting-Schicht über großen Sprachmodellen bereit, mit der Sie YAML- oder JSON-Skripte schreiben können, die Arbeitsabläufe des Agents, Tool-Aufrufe und Speichernutzung definieren. Sie können OpenAI, lokale LLMs oder andere Anbieter anschließen, externe APIs als Werkzeuge integrieren und Backend-Speicher für Langzeit- oder Kurzzeitspeicher konfigurieren. Das Framework verwaltet Kontext, asynchrone Ausführung und detailliertes Logging standardmäßig. Mit minimalem Code können Sie Chatbots, RPA-Workflows, Datenauszug-Agenten oder benutzerdefinierte Steuerungsschleifen prototypisieren, was die Erstellung, das Testen und den Einsatz KI-gestützter Automatisierungen erleichtert.
  • Agentless ist ein KI-gestütztes Framework, das die automatisierte Codeerzeugung, Ausführung und Validierung ohne eine dedizierte Agenten-Schicht orchestriert.
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    Was ist Agentless?
    Agentless ist ein leichtgewichtiges, agentenfreies Framework, das darauf ausgelegt ist, KI-gesteuerte Codeautomatisierungs-Workflows zu optimieren. Durch die direkte Integration mit großen Sprachmodellen via API-Aufrufe generiert, führt aus und validiert es Code in Echtzeit über verschiedene Umgebungen hinweg. Entwickler definieren Aufgaben in YAML- oder JSON-Workflows und erweitern die Funktionalität durch eine Plugin-Architektur, die mehrere Programmiersprachen unterstützt. Agentless eliminiert den Overhead durch dedizierte Agentenprozesse, vereinfacht die Bereitstellung und Überwachung. Es bietet integrierte Schnittstellen zu GitHub Actions, Jenkins und anderen CI/CD-Systemen sowie automatisierte Testmodule für Code-Reviews, Unit-Test-Generierung und statische Analyse, um qualitativ hochwertigen Output zu gewährleisten.
  • Ein Python-Framework zur einfachen deklarativen Definition und Ausführung von KI-Agenten-Workflows unter Verwendung YAML-ähnlicher Spezifikationen.
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    Was ist Noema Declarative AI?
    Noema Declarative AI ermöglicht es Entwicklern und Forschern, KI-Agenten und deren Workflows auf einer hohen, deklarativen Ebene zu spezifizieren. Durch das Schreiben von YAML- oder JSON-Konfigurationsdateien definieren Sie Agenten, Eingabeaufforderungen, Tools und Speichermodule. Die Noema-Laufzeit analysiert diese Definitionen, lädt Sprachmodelle, führt jeden Schritt Ihrer Pipeline aus, verwaltet Status und Kontext und liefert strukturierte Ergebnisse. Dieser Ansatz reduziert Boilerplate, verbessert die Reproduzierbarkeit und trennt Logik von Ausführung, was ihn ideal für Prototyping von Chatbots, Automatisierungsskripten und Forschungsversuchen macht.
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