Die besten Python AI框架-Lösungen für Sie

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

Python AI框架

  • Open-Source-Python-Framework, das autonome KI-Agenten ermöglicht, Ziele zu setzen, Aktionen zu planen und Aufgaben iterativ auszuführen.
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    Was ist Self-Determining AI Agents?
    Self-Determining AI Agents ist ein in Python entwickeltes Framework, das die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht. Es verfügt über eine anpassbare Planungsschleife, bei der Agenten Aufgaben generieren, Strategien planen und Aktionen mit integrierten Tools ausführen. Das Framework umfasst persistente Speichermodule für Kontextbeibehaltung, ein flexibles Aufgabenplanungssystem und Hooks für benutzerdefinierte Tool-Integrationen wie Web-APIs oder Datenbankabfragen. Entwickler definieren Agentenziele über Konfigurationsdateien oder Code, und die Bibliothek übernimmt den iterativen Entscheidungsprozess. Es unterstützt Logging, Leistungsüberwachung und kann mit neuen Planungsalgorithmen erweitert werden. Ideal für Forschung, Automatisierung von Workflows und schnelle Prototypenentwicklung intelligenter Mehr-Agenten-Systeme.
  • A-Mem stellt KI-Agenten ein Speicher-Modul zur Verfügung, das episodisches, kurzzeitiges und langfristiges Speichern und Abrufen ermöglicht.
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    Was ist A-Mem?
    A-Mem ist so konzipiert, dass es nahtlos mit Python-basierten KI-Agenten-Frameworks integriert werden kann und drei unterschiedliche Speichermodule bietet: episodisches Gedächtnis für den Kontext pro Episode, Kurzzeitgedächtnis für unmittelbare vergangene Aktionen und Langzeitgedächtnis für die Ansammlung von Wissen über die Zeit. Entwickler können die Speicherkapazität, Aufbewahrungsrichtlinien und Serialisierungs-Backends wie In-Memory- oder Redis-Speicherung anpassen. Die Bibliothek beinhaltet effiziente Indexierungsalgorithmen, um relevante Erinnerungen basierend auf Ähnlichkeit und Kontextfenstern abzurufen. Durch das Einfügen der A-Mem-Speicher-Handler in die Wahrnehmungs-Aktions-Schleife des Agenten können Benutzer Beobachtungen, Aktionen und Ergebnisse speichern und vergangene Erfahrungen abfragen, um aktuelle Entscheidungen zu informieren. Dieses modulare Design unterstützt schnelle Experimente im Reinforcement Learning, in der Konversations-KI, Robotik-Navigation und anderen agentengetriebenen Aufgaben, die Kontextbewusstsein und zeitliches Schließen erfordern.
  • MARFT ist ein Open-Source-Toolkit für Multi-Agenten-Reinforcement-Learning (RL) zur Feinabstimmung für kollaborative KI-Workflows und Optimierung von Sprachmodellen.
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    Was ist MARFT?
    MARFT ist ein in Python entwickeltes LLM, das reproduzierbare Experimente und schnelle Prototypentwicklung für kollaborative KI-Systeme ermöglicht.
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