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Die besten mehrstufige Arbeitsabläufe-Lösungen für Sie

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

mehrstufige Arbeitsabläufe

  • LLM-Powered AI Agents

    Ein Python-Framework, das KI-Agenten aufbaut, die LLMs und Tool-Integration für autonomen Aufgabenabfolgung kombinieren.
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    Was ist LLM-Powered AI Agents?
    LLM-betriebene KI-Agenten sind darauf ausgelegt, die Erstellung autonomer Agenten durch die Koordination großer Sprachmodelle und externer Werkzeuge über eine modulare Architektur zu vereinfachen. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge mit standardisierten Schnittstellen definieren, Speicher-Backends konfigurieren, um den Zustand zu bewahren, und mehrstufige Denkketten einrichten, die LLM-Eingabeaufforderungen verwenden, um Aufgaben zu planen und auszuführen. Das AgentExecutor-Modul verwaltet Werkzeugaufrufe, Fehlerbehandlung und asynchrone Arbeitsabläufe, während integrierte Templates reale Szenarien wie Datenauszug, Kundensupport und Terminplanung veranschaulichen. Durch die Abstraktion von API-Aufrufen, Prompt-Engineering und Zustandsverwaltung reduziert das Framework Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente, was es ideal für Teams macht, die benutzerdefinierte intelligente Automatisierungslösungen in Python erstellen.
    LLM-Powered AI Agents Hauptfunktionen
    • Modulare LLM-Kettenzusammenstellung
    • Benutzerdefinierte Tool-Integration
    • Persistente Speicher-Module
    • Mehrstufige Denkketten
    • Synchrone und asynchrone Ausführung
    • Agenten-Orchestrierung
    • Integrierte Agenten-Templates

  • MCP-CLI-Agent

    Ein CLI-basiertes KI-Agent, das natürliche Sprachbefehle in Shell-Befehle umwandelt, um Workflows und Aufgaben zu automatisieren.
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    Was ist MCP-CLI-Agent?
    MCP-CLI-Agent ist ein Open-Source- und erweiterbares KI-Agent für die Kommandozeile. Benutzer schreiben natürliche Sprachprompt und das Tool generiert und führt entsprechende Shell-Befehle aus, handhabt mehrstufige Aufgabenketten und protokolliert Ausgaben. Basierend auf GPT-Modellen unterstützt es benutzerdefinierte Plugins, Konfigurationsdateien und kontextbewusste Ausführung, was es ideal macht für die Automatisierung von DevOps-Aufgaben, Codegenerierung, Umgebungssetup und Datenabruf direkt im Terminal.

  • interactive-browser-use

    Ein Open-Source-Rahmenwerk für browserbasierte Automatisierung durch LLM: navigieren, klicken, Formulare ausfüllen und Webinhalte dynamisch extrahieren
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    Was ist interactive-browser-use?
    interactive-browser-use ist eine Python/JavaScript-Bibliothek, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Browser-Automatisierungsframeworks wie Playwright oder Puppeteer verbindet und KI-Agenten ermöglicht, Webinteraktionen in Echtzeit durchzuführen. Durch Definition von Aufforderungen können Benutzer den Agenten anweisen, Webseiten zu navigieren, Buttons zu klicken, Formulare auszufüllen, Tabellen zu extrahieren und durch dynamische Inhalte zu scrollen. Die Bibliothek verwaltet Browsersitzungen, Kontexte und Aktionsausführung und übersetzt LLM-Antworten in nutzbare Automatisierungsschritte. Sie vereinfacht Aufgaben wie Live-Web-Scraping, automatisierte Tests und webbasierte Q&A, indem sie eine programmierbare Schnittstelle für KI-gesteuertes Browsing bereitstellt, manuellen Aufwand reduziert und komplexe Multi-Step-Workflows ermöglicht.
Ausgewählt