Die besten orchestration multi-étapes-Lösungen für Sie

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

orchestration multi-étapes

  • AgenticSearch ist eine Python-Bibliothek, die autonome KI-Agenten ermöglicht, Google-Suchen durchzuführen, Ergebnisse zu synthetisieren und komplexe Anfragen zu beantworten.
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    Was ist AgenticSearch?
    AgenticSearch ist ein open-source Python-Toolkit zum Aufbau autonomer KI-Agenten, die Websuchen durchführen, Daten aggregieren und strukturierte Antworten liefern. Es integriert große Sprachmodelle und Such-APIs, um mehrstufige Workflows zu orchestrieren: Abfragen stellen, Ergebnisse scrapen, relevante Links ranken, Schlüsselpassagen extrahieren und Ergebnisse zusammenfassen. Entwickler können das Verhalten der Agenten anpassen, Aktionen verketten und die Ausführung überwachen, um Forschungsassistenten, Wettbewerbsanalysen oder domänspezifische Datensammler ohne manuelle Navigation zu erstellen.
    AgenticSearch Hauptfunktionen
    • Autonome Google Search-Abfrage-Orchestrierung
    • Ergebnisabruf, Scraping und Ranking
    • LLM-basierte Inhaltsanalyse und Zusammenfassung
    • Anpassbare mehrstufige Agenten-Workflows
    • Integration mit LangChain und anderen LLM-Frameworks
    • Streaming- und asynchrone Ausführung unterstützt
  • Sherpa ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework von CartographAI, das LLMs orchestriert, Tools integriert und modulare Assistenten erstellt.
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    Was ist Sherpa?
    Sherpa von CartographAI ist ein in Python geschriebenes Agenten-Framework, das die Erstellung intelligenter Assistenten und automatisierter Workflows vereinfacht. Es ermöglicht Entwicklern die Definition von Agenten, die Benutzereingaben interpretieren, geeignete LLM-Endpunkte oder externe APIs auswählen und komplexe Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassung, Datenabruf und dialogbasierte Fragen beantworten. Mit seiner Plugin-Architektur unterstützt Sherpa die einfache Integration von benutzerdefinierten Tools, Speicher, Routing-Strategien zur Optimierung von Relevanz und Kosten. Benutzer können mehrstufige Pipelines konfigurieren, bei denen jedes Modul eine spezifische Funktion übernimmt – wie semantische Suche, Textanalyse oder Codegenerierung – während Sherpa den Kontext weitergibt und Fallback-Logik verwaltet. Dieser modulare Ansatz beschleunigt die Prototypentwicklung, verbessert die Wartbarkeit und ermöglicht Teams die Skalierung von KI-gesteuerten Lösungen für vielfältige Anwendungen.
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