Die besten логирование и аудит-Lösungen für Sie

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логирование и аудит

  • Ein auf Python basierender KI-Agenten-Orchestrator, der die Interaktionen zwischen mehreren autonomen Agenten für koordinierte Aufgaben und dynamisches Workflow-Management überwacht.
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    Was ist Agent Supervisor Example?
    Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.
  • Agentle ist ein leichtgewichtiges Python-Framework zum Erstellen von KI-Agenten, die LLMs für automatisierte Aufgaben und Tool-Integration nutzen.
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    Was ist Agentle?
    Agentle bietet ein strukturiertes Framework für Entwickler, um benutzerdefinierte KI-Agenten mit minimalem Boilerplate zu erstellen. Es unterstützt die Definition von Agenten-Workflows als Sequenzen von Aufgaben, nahtlose Integration mit externen APIs und Tools, Gesprächsspeichermanagement zur Kontextbewahrung und integrierte Protokollierung für Nachvollziehbarkeit. Die Bibliothek bietet auch Plugin-Hooks zur Erweiterung der Funktionalität, Multi-Agenten-Koordination für komplexe Pipelines und eine einheitliche Schnittstelle für lokale Ausführung oder Deployment via HTTP-APIs.
  • OpenExec Protocol ermöglicht autonome KI-Agenten, Vorschläge zu machen, zu verhandeln und Aufgaben in dezentralen Ökosystemen mit sicherer Streitbeilegung auszuführen.
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    Was ist OpenExec Protocol?
    OpenExec Protocol ist eine umfassende Spezifikation und ein Toolkit, das nahtlose Interaktionen zwischen autonomen KI-Agenten ermöglicht. Durch die Standardisierung der Kommunikationskanäle – wie Aufgabenvorschläge, Annahmen, Ablehnungen, Ausführungsberichte und Streitbeilegungsnachrichten – stellt OpenExec sicher, dass Agenten auf unterschiedlichen Architekturen reibungslos zusammenarbeiten können. Es bietet SDKs in Node.js und Python zur Definition von Agentenidentitäten, Registrierung von Fähigkeiten und Verwaltung von Reputationen. Das Protokoll integriert Zahlungswege für kryptografische Token-Abrechnungen, die sichere, überprüfbare Transaktionen für abgeschlossene Aufgaben gewährleisten. Mit Plug-in-Adapter für führende LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Cohere) und Blockchain-Netzwerke können Entwickler dezentrale Workflows, automatisierte Service-Marktplätze und Governance-Prozesse orchestrieren. Das modulare Design von OpenExec fördert die Erweiterbarkeit und ermöglicht benutzerdefinierte Erweiterungen für Verifikation, Schiedsverfahren und Logging, die den Geschäfts- oder Forschungsanforderungen entsprechen.
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