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Die besten Werkzeugorchestrierung-Lösungen für Sie

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

Werkzeugorchestrierung

  • AI Agent for Code Generation using ToolHouse & Groq LLM

    Ein KI-Agent, der ToolHouse und Groq LLM integriert, um Code automatisch zu generieren, zu validieren und zu verfeinern.
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    Was ist AI Agent for Code Generation using ToolHouse & Groq LLM?
    Der auf ToolHouse und Groq LLM basierende KI-Agent nimmt natürliche Sprachaufforderungen von Entwicklern entgegen und orchestriert eine Kette von Tools—wie Code-Generatoren, Linters, Testläufer und CI/CD-Connectoren—zur Erstellung, Validierung und Verfeinerung von Code-Snippets. Er unterstützt mehrere Programmiersprachen, bietet feedbackgesteuerte Iterationen und kann benutzerdefinierte Plugins für spezialisierte Aufgaben integrieren. Durch Automatisierung von Ausführungs- und Testschritten stellt der Agent sicher, dass der erzeugte Code die Qualitätsstandards vor der Lieferung erfüllt.

  • LLM-Blender-Agent

    LLM-Blender-Agent orchestriert Multi-Agenten-LLM-Workflows mit Tool-Integration, Speichermanagement, Argumentation und Unterstützung externer APIs.
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    Was ist LLM-Blender-Agent?
    LLM-Blender-Agent ermöglicht Entwicklern den Aufbau modularer, Multi-Agenten-KI-Systeme, indem LLMs in kollaborative Agenten eingebettet werden. Jeder Agent kann Tools wie Python-Ausführung, Web-Scraping, SQL-Datenbanken und externe APIs nutzen. Das Framework verwaltet Gesprächsspeicher, schrittweise Argumentation und Tool-Orchestrierung, was Aufgaben wie Berichterstellung, Datenanalyse, automatisierte Recherche und Workflow-Automatisierung ermöglicht. Basierend auf LangChain ist es leichtgewichtig, erweiterbar und funktioniert mit GPT-3.5, GPT-4 und anderen LLMs.

  • Joylive Agent

    Joylive Agent ist ein Open-Source-Java-KI-Agent-Framework, das LLMs mit Tools, Speicher und API-Integrationen orchestriert.
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    Was ist Joylive Agent?
    Joylive Agent bietet eine modulare, pluginbasierte Architektur, die speziell für den Aufbau ausgefeilter KI-Agenten entwickelt wurde. Es bietet nahtlose Integration mit LLMs wie OpenAI GPT, konfigurierbare Speicher-Backends für Sitzungsspeicherung und einen Toolkit-Manager, um externe APIs oder benutzerdefinierte Funktionen als Agentenfähigkeiten bereitzustellen. Das Framework enthält auch integrierte Chain-of-Thought-Orchestrierung, Multi-Runden-Dialogmanagement und einen RESTful-Server für einfache Bereitstellung. Sein Java-Kern sorgt für Unternehmensstabilität, sodass Teams schnell Prototypen erstellen, erweitern und skaliert intelligente Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellen können.

  • LazyLLM

    LazyLLM ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, intelligente KI-Agenten mit individuellem Speicher, Tool-Integration und Arbeitsabläufen zu erstellen.
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    Was ist LazyLLM?
    LazyLLM bietet externe APIs oder benutzerdefinierte Utilities. Agenten führen definierte Aufgaben durch sequenzielle oder verzweigte Arbeitsabläufe aus und unterstützen synchrone sowie asynchrone Operationen. LazyLLM enthält außerdem integrierte Protokollierungs- und Testutilities sowie Erweiterungspunkte zum Anpassen von Eingabeaufforderungen oder Abrufstrategien. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Orchestrierung von LLM-Aufrufen, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung ermöglicht LazyLLM eine schnelle Prototypenerstellung und Deployment intelligenter Assistenten, Chatbots und Automatisierungsskripte mit minimalem Boilerplate-Code.
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