Die besten prototipagem de aplicativos-Lösungen für Sie

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

prototipagem de aplicativos

  • Ein Python-CLI-Rahmen zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten-Anwendungen mit eingebautem Speicher, Tools und UI-Integration.
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    Was ist AgenticAppBuilder?
    AgenticAppBuilder beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten durch eine Kommandozeilen-Schnittstelle, die produktionsbereite Anwendungen erstellt. Es richtet Sprachmodell-Konfigurationen, Speicher-Backends, Tool-Integrationen und eine Benutzeroberfläche ein, damit Entwickler sich auf die individuelle Agentenlogik konzentrieren können. Die modulare Architektur unterstützt erweiterbare Toolchains, nahtlose API-Schlüssel-Verwaltung und Deployment-Skripte für lokale oder Cloud-Umgebungen, reduziert Boilerplate-Code und beschleunigt Prototyping.
    AgenticAppBuilder Hauptfunktionen
    • CLI-basierte Projekt-Initialisierung
    • Vorkonfigurierte LLM- und Speicherintegration
    • Verwaltung eigener Toolchains
    • Start-Web-UI-Generation
    • Deployment-Skripte-Unterstützung
  • Agent-FLAN ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das Multi-Rollen-Orchestrierung, Planung, Tool-Integration und die Ausführung komplexer Workflows ermöglicht.
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    Was ist Agent-FLAN?
    Agent-FLAN wurde entwickelt, um die Erstellung komplexer KI-Agenten-Anwendungen zu vereinfachen, indem Aufgaben in Planungs- und Ausführungsrollen unterteilt werden. Benutzer definieren das Verhalten der Agenten und Workflows über Konfigurationsdateien, in denen Eingabeformate, Tool-Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle spezifiziert werden. Der Planungsagent erzeugt hochrangige Aufgabenpläne, während Ausführungsagenten spezifische Aktionen durchführen, wie z.B. API-Aufrufe, Datenverarbeitung oder Inhaltserstellung mit großen Sprachmodellen. Die modulare Architektur von Agent-FLAN unterstützt Plug-and-Play-Tool-Adapter, benutzerdefinierte Prompt-Templates und Dashboards für die Echtzeitüberwachung. Es integriert sich nahtlos mit bekannten LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Hugging Face, wodurch Entwickler schnell Multi-Agenten-Workflows für Szenarien wie automatisierte Forschungsassistenten, dynamische Inhaltserstellungspipelines und Unternehmensprozessautomatisierung prototypisieren, testen und bereitstellen können.
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