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Die besten Mikroservices-Architektur-Lösungen für Sie

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

Mikroservices-Architektur

  • Letta

    Letta ist eine KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung digitaler Arbeiter zur Automatisierung von Geschäftsabläufen ermöglicht.
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    Was ist Letta?
    Letta ist eine umfassende KI-Agenten-Orchestrierungsplattform, die Organisationen dabei unterstützt, komplexe Workflows durch intelligente digitale Arbeiter zu automatisieren. Durch die Kombination anpassbarer Agentenvorlagen mit einem leistungsstarken visuellen Workflow-Builder können Teams Schritt-für-Schritt-Prozesse definieren, eine Vielzahl von APIs und Datenquellen integrieren und autonome Agenten bereitstellen, die Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse, Kundenbindung und Systemüberwachung übernehmen. Basierend auf einer Microservices-Architektur bietet es integrierte Unterstützung für beliebte KI-Modelle, Versionierung und Governance-Tools. Echtzeit-Dashboards bieten Einblicke in die Agentenaktivität, Leistungsmetriken und Fehlerbehandlung, um Transparenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und sicheren Deployments skaliert Letta von Pilotprojekten bis hin zum unternehmensweiten digitalen Workforce-Management.
    Letta Hauptfunktionen
    • Visueller Workflow-Builder
    • Multi-Model-Agenten-Orchestrierung
    • API- und Datenintegration
    • Echtzeit-Monitoring-Dashboard
    • Rollenbasierte Zugriffskontrolle
    • Versionierung und Governance-Tools
    • Integrierte NLP- und Dokumentenverarbeitung
    • Ereignisgesteuerte Trigger und Planung
    Letta Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Bietet eine umfassende Agent-Entwicklungsumgebung zur effizienten Erstellung zustandsbehafteter Agenten.
    Unterstützt die Integration in Anwendungen über REST API und SDKs.
    Ermöglicht die Verbindung zu externen Tool-Bibliotheken über das Model Context Protocol (MCP).
    Bietet Tutorials, Beispiele und Handbücher zur Erleichterung der Lernkurve und des Entwicklungsprozesses.
    Unterstützt sowohl Cloud- als auch selbst gehostete Bereitstellungsoptionen.

  • rag-services

    rag-services ist ein Open-Source-Mikroservic-Framework, das skalierbare Abfrage-ergänzte Generierungs-Pipelines mit Vektorspeicherung, LLM-Inferenz und Orchestrierung ermöglicht.
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    Was ist rag-services?
    rag-services ist eine erweiterbare Plattform, die RAG-Pipelines in diskrete Mikroservices unterteilt. Es bietet einen Dokumentenspeicher-Service, einen Vektorindex-Service, einen Einbettungsdienst, mehrere LLM-Inferenzdienste und einen Orchestrator, der Arbeitsabläufe koordiniert. Jedes Modul stellt REST-APIs bereit, sodass Sie Datenbanken und Modellanbieter kombinieren können. Mit Unterstützung für Docker und Docker Compose können Sie es lokal oder in Kubernetes-Clustern bereitstellen. Das Framework ermöglicht skalierbare, fehlertolerante RAG-Lösungen für Chatbots, Wissensbasen und automatisierte Dokumenten-Q&A.
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