Die besten sensibilité au contexte-Lösungen für Sie

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sensibilité au contexte

  • Ein Rahmen, der dialogorientierte, LLM-gesteuerte Kommunikation in JaCaMo-Multimensorsysteme integriert, um zielgerichtete Konversationsagenten zu ermöglichen.
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    Was ist Dial4JaCa?
    Dial4JaCa ist ein Java-Bibliotheks-Plugin für die JaCaMo-Multimessplattform, das Inter-Agenten-Nachrichten abfängt, Agentenzwecke codiert und sie durch LLM-Backends (OpenAI, lokale Modelle) routet. Es verwaltet Dialogkontexte, aktualisiert Glaubensbasen und integriert die Antwortgenerierung direkt in AgentSpeak(L)-Denkschlaufen. Entwickler können Prompts anpassen, Dialogartefakte definieren und asynchrone Aufrufe handhaben, wodurch Agenten Nutzeräußerungen interpretieren, Aufgaben koordinieren und externe Informationen in natürlicher Sprache abrufen können. Das modulare Design unterstützt Fehlerbehandlung, Protokollierung und die Auswahl mehrerer LLMs, ideal für Forschung, Bildung und schnelle Prototypenentwicklung von Konversations-MAS.
    Dial4JaCa Hauptfunktionen
    • Integration von LLM für AgentSpeak(L)
    • Definitionen von Dialogartefakten
    • Kontextspeicherverwaltung
    • Anpassung von Prompts und API-Adaptern
    • Asynchrone Nachrichtenverarbeitung
    • Glaubens- und Ziel-Updates
  • MInD bietet Speichermanagement für LLM-basierte Agenten, um kontextbezogene Informationen über Sitzungen hinweg aufzuzeichnen, abzurufen und zusammenzufassen.
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    Was ist MInD?
    MInD ist ein in Python geschriebenes Speichersystem, das darauf ausgelegt ist, LLM-gesteuerten KI-Agenten mit robusten Speicherfunktionen auszustatten. Es ermöglicht Agenten, Benutzereingaben und Systemereignisse als episodische Protokolle zu erfassen, diese Protokolle in semantische Zusammenfassungen zu kondensieren und kontextabhängige Erinnerungen bei Bedarf abzurufen. Mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien, Ähnlichkeitssuche und automatischer Zusammenfassung pflegt MInD eine persistente Wissensbasis, die bei der Inferenz konsultiert wird. Dies stellt sicher, dass sie frühere Interaktionen genau abrufen, Antworten auf Basis der Historie anpassen und personalisierte, kohärente Dialoge über mehrere Sitzungen hinweg liefern.
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