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Die besten raisonnement automatisé-Lösungen für Sie

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

raisonnement automatisé

  • Java-Action-Bool

    Ein Java-Modul, das Boolesche Operationen (UND, ODER, NICHT, XOR) als Aktionen für LightJason-Agenten bereitstellt.
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    Was ist Java-Action-Bool?
    Java-Action-Bool integriert sich nahtlos in das LightJason-Multi-Agenten-Framework, sodass Entwickler bereitgestellte boolesche Logikaktionen in ihren Agentenprogrammen verwenden können. Anstatt benutzerdefinierte boolesche Prüfungen zu schreiben, können Sie die bereitgestellten Aktionen wie ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot und mehr aufrufen. Diese Aktionen evaluieren Wahrheitswerte zur Laufzeit und leiten das Verhalten der Agenten, reduzieren boilerplate-Code und vereinfachen die Plan-Definitionen in kognitiven und reaktiven Agentensystemen.

  • Agent Starter Pack

    Ein Open-Source-Framework von Google Cloud, das Vorlagen und Muster zum Erstellen von Conversational AI-Agenten mit Gedächtnis, Planung und API-Integrationen anbietet.
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    Was ist Agent Starter Pack?
    Agent Starter Pack ist ein Entwickler-Toolkit, das intelligente, interaktive Agenten auf Google Cloud aufbaut. Es bietet Vorlagen in Node.js und Python zur Verwaltung von Gesprächsabläufen, Pflege des Langzeitgedächtnisses und Ausführung von Werkzeug- und API-Aufrufen. Basierend auf Vertex AI und Cloud Functions oder Cloud Run unterstützt es Mehrschritt-Planung, dynamisches Routing, Beobachtbarkeit und Protokollierung. Entwickler können Konnektoren zu benutzerdefinierten Diensten erweitern, domänenspezifische Assistenten erstellen und skalierbare Agenten in Minuten bereitstellen.

  • Fast-LLM-Agent-MCP

    Ein Open-Source-Python-Framework, das schnelle LLM-Agenten mit Speicher, Denk- und Ketten-Logik sowie Mehrschrittplanung bietet.
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    Was ist Fast-LLM-Agent-MCP?
    Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.

  • Wren

    Ein Open-Source-KI-Agentenrahmen, um intelligente Agenten mit Tool-Integrationen und Speicherverwaltung zu erstellen, zu orchestrieren und bereitzustellen.
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    Was ist Wren?
    Wren ist ein auf Python basierender KI-Agentenrahmen, der Entwicklern hilft, autonome Agenten zu erstellen, zu verwalten und bereitzustellen. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Tools (APIs oder Funktionen), Speicher für Kontextwahrung und Orchestrierungslogik für mehrstufiges Reasoning. Mit Wren können Sie schnell Chatbots, Automatisierungsskripte und Forschungsassistenten prototype, indem Sie LLM-Aufrufe zusammensetzen, benutzerdefinierte Tools registrieren und Gesprächshistorie speichern. Das modulare Design und die Callback-Fähigkeiten erleichtern die Erweiterung und Integration mit bestehenden Anwendungen.
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