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Die besten suivi du comportement des agents-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte suivi du comportement des agents-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

suivi du comportement des agents

  • Agent Transparency Tool

    Ein auf Python basierendes Toolkit, das Entwicklern ermöglicht, die Transparenz bei Entscheidungsprozessen von KI-Agenten während der Workflows zu überwachen, zu protokollieren, zu verfolgen und zu visualisieren.
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    Was ist Agent Transparency Tool?
    Das Agent Transparency Tool bietet einen umfassenden Rahmen zur Instrumentierung von KI-Agenten mit Transparenzfunktionen. Es stellt Logging-Schnittstellen bereit, um Zustandsübergänge und Entscheidungen aufzuzeichnen, Module zur Berechnung wichtiger Transparenzmetriken (z.B. Vertrauensbewertungen, Entscheidungsnachverfolgung) sowie Visualisierungs-Dashboards, um das Verhalten der Agenten im Zeitverlauf zu erkunden. Durch nahtlose Integration mit beliebten Agenten-Frameworks erzeugt es strukturierte Transparenz-Protokolle, unterstützt den Export in JSON- oder CSV-Formate und beinhaltet Hilfsmittel zur Darstellung von Transparenzkurven für Prüfungen und Leistungsanalysen. Dieses Toolkit befähigt Teams, Biases zu erkennen, Workflows zu debuggen und verantwortungsvolle KI-Praktiken nachzuweisen.
    Agent Transparency Tool Hauptfunktionen
    • Standardisierte Logging-APIs für Agentenentscheidungen
    • Module zur Transparenzmetrikkalkulation
    • Visualisierungs-Dashboards und Plotting-Tools
    • Export in JSON/CSV für Berichterstattung
    • Nahtlose Integration mit beliebten Agenten-Frameworks

  • Crewai

    Crewai orchestriert Interaktionen zwischen mehreren KI-Agenten, ermöglicht kollaborative Problemlösungen, dynamische Planung und Kommunikation zwischen Agenten.
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    Was ist Crewai?
    Crewai bietet eine Python-basierte Bibliothek zur Gestaltung und Ausführung von Multi-KI-Agentensystemen. Nutzer können einzelne Agenten mit speziellen Rollen definieren, Kommunikationskanäle für die Interaktion einrichten und dynamische Planer implementieren, um Aufgaben anhand des Echtzeitkontexts zu verteilen. Die modulare Architektur erlaubt das Einbinden verschiedener LLMs oder eigener Modelle für jeden Agenten. Eingebaute Logging- und Überwachungstools verfolgen Unterhaltungen und Entscheidungen, was nahtloses Debugging und iterative Verfeinerung des Agentenverhaltens ermöglicht.
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