Die besten persistence du contexte-Lösungen für Sie

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

persistence du contexte

  • AgentIn ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit anpassbarem Speicher, Tool-Integration und automatischen Eingabeaufforderungen.
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    Was ist AgentIn?
    AgentIn ist ein auf Python basiertes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung dialog- und aufgabengetriebener Agenten beschleunigt. Es bietet integrierte Speicher-Module zur Kontextpersistenz, dynamische Tool-Integration zum Aufruf externer APIs oder lokaler Funktionen sowie ein flexibles Prompt-Template-System für individuelle Interaktionen. Die Orchestrierung mehrerer Agents ermöglicht parallele Workflows, während Logging und Caching Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit verbessern. Es ist leicht konfigurierbar über YAML oder Python-Code, unterstützt gängige LLM-Anbieter und kann mit eigenen Plugins erweitert werden.
    AgentIn Hauptfunktionen
    • Speicherverwaltungsmodule
    • Dynamische Tool- und API-Integration
    • Prompt-Template-System
    • Multi-Agenten-Orchestrierung
    • Integriertes Caching und Logging
    • YAML- und Python-SDK-Konfiguration
  • AiChat bietet anpassbare KI-Chat-Agenten mit rollenbasierten Eingabeaufforderungen, mehrstufigen Gesprächen und Plugin-Integration.
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    Was ist AiChat?
    AiChat bietet ein vielseitiges Toolkit zur Erstellung intelligenter Chat-Agenten durch rollenbasiertes Eingabeaufforderungsmanagement, Speicherverwaltung und Streaming-Antwortfunktionen. Benutzer können mehrere Konversationsrollen wie System, Assistent und Nutzer festlegen, um den Dialogkontext und das Verhalten zu gestalten. Das Framework unterstützt Plugin-Integrationen für externe APIs, Datenabruf oder benutzerdefinierte Logik, sodass Funktionen nahtlos erweitert werden können. Das modulare Design erlaubt das einfache Austauschen von Sprachmodellen und die Konfiguration von Feedback-Schleifen zur Verfeinerung der Antworten. Eingebaute Speicherfunktionen bieten Kontextpersistenz über Sitzungen hinweg, während Streaming-APIs eine niedrige Latenz bei Interaktionen ermöglichen. Entwickler profitieren von klarer Dokumentation und Beispielprojekten, um die Bereitstellung von Chatbots in Web-, Desktop- oder Server-Umgebungen zu beschleunigen.
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