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Die besten persistance de mémoire-Lösungen für Sie

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

persistance de mémoire

  • HyperChat

    HyperChat ermöglicht Multi-Model KI-Chat mit Speicherverwaltung, Streaming-Antworten, Funktionsaufrufen und Plugin-Integration in Anwendungen.
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    Was ist HyperChat?
    HyperChat ist ein entwicklerzentriertes KI-Agenten-Framework, das die Einbettung von Konversations-KI in Anwendungen vereinfacht. Es vereint Verbindungen zu verschiedenen LLM-Anbietern, verwaltet Sitzungsinhalte und Speicherpersistenz und liefert gestreamte Teilsantworten für reaktionsschnelle UIs. Eingebaute Funktionsaufrufe und Plugin-Unterstützung ermöglichen die Ausführung externer APIs, bereichern Gespräche mit realen Daten und Aktionen. Seine modulare Architektur und UI-Toolkit erlauben schnelle Prototypenentwicklung und produktionsreife Bereitstellungen in Web-, Electron- und Node.js-Umgebungen.
    HyperChat Hauptfunktionen
    • Multi-Model LLM-Integration
    • Gesprächsspeicherverwaltung
    • Streaming-Antwort-Unterstützung
    • Funktionsaufrufe und Plugin-Ausführung
    • Anpassbare Chat-UI-Komponenten

  • Camel AI

    Camel ist ein Open-Source-Framework zur Steuerung von KI-Agenten, das die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, Tool-Integration und Planung mit LLMs und Wissensgraphen ermöglicht.
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    Was ist Camel AI?
    Camel AI ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung und Steuerung intelligenter Agenten vereinfacht. Es bietet Abstraktionen für die Verkettung großer Sprachmodelle, die Integration externer Tools und APIs, die Verwaltung von Wissensgraphen und die Speicherung von Speicher. Entwickler können Multi-Agenten-Workflows definieren, Aufgaben in Teilpläne zerlegen und die Ausführung über CLI oder Web-UI überwachen. Basierend auf Python und Docker erlaubt Camel AI einen nahtlosen Austausch von LLM-Anbietern, benutzerdefinierten Tool-Plugins und hybriden Planungsstrategien, um die Entwicklung automatisierter Assistenten, Datenpipelines und autonomer Workflows zu beschleunigen.
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