Die besten многоходовые разговоры-Lösungen für Sie

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многоходовые разговоры

  • NPI.ai bietet eine programmierbare Plattform zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten für automatisierte Workflows.
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    Was ist NPI.ai?
    NPI.ai bietet eine umfassende Plattform, auf der Nutzer KI-Agenten grafisch durch Drag-and-Drop-Module gestalten können. Jeder Agent besteht aus Komponenten wie Sprachmodell-Eingaben, Funktionsaufrufen, Entscheidungslogik und Speicher-Vektoren. Die Plattform unterstützt die Integration mit APIs, Datenbanken und Drittanbieterdiensten. Agenten können den Kontext durch eingebaute Speicher-Schichten aufrechterhalten, was ihnen ermöglicht, mehrstufige Gespräche zu führen, vergangene Interaktionen abzurufen und dynamisches Denken durchzuführen. NPI.ai beinhaltet Versionierung, Testumgebungen und Deployment-Pipelines, sodass Änderungen einfach iteriert und Agenten in die Produktion gebracht werden können. Mit Echtzeit-Logging und Überwachung erhalten Teams Einblicke in die Leistung der Agenten und Nutzerinteraktionen, was kontinuierliche Verbesserungen erleichtert und Zuverlässigkeit in großem Maßstab sicherstellt.
  • Ein JavaScript SDK zum Erstellen und Ausführen von Azure AI Agents mit Chat-, Funktionsaufruf- und Orchestrierungsfunktionen.
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    Was ist Azure AI Agents JavaScript SDK?
    Das Azure AI Agents JavaScript SDK ist ein Client-Framework und ein Muster-Code-Repository, das Entwicklern ermöglicht, AI Agents mit Azure OpenAI und anderen kognitiven Diensten zu erstellen, anzupassen und zu steuern. Es bietet Unterstützung für Multi-Turn-Chat, retrieval-augmented generation, Funktionsaufrufe sowie Integration mit externen Tools und APIs. Entwickler können Arbeitsabläufe von Agenten verwalten, Speicher handhaben und Fähigkeiten über Plugins erweitern. Beispielmuster umfassen Wissensdatenbank-Q&A-Bots, autonome Aufgaben-Execuoren und konversationsbasierte Assistenten, was die schnelle Prototypenentwicklung und Bereitstellung intelligenter Lösungen erleichtert.
  • Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, anpassbare KI-Agenten mit Tool-Integration und Speicherverwaltung zu erstellen.
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    Was ist Real-Agents?
    Real-Agents soll die Erstellung und Koordination von KI-gestützten Agenten vereinfachen, die komplexe Aufgaben autonom ausführen können. Basierend auf Python und kompatibel mit major großen Sprachmodellen, bietet das Framework eine modulare Architektur mit Kernkomponenten für Sprachverständnis, Schlussfolgerung, Speicher und Werksexecution. Entwickler können externe Dienste wie Web-APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen schnell integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern. Real-Agents unterstützt Speichermechanismen zur Beibehaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, ermöglicht Multi-Turn-Gespräche und lang laufende Workflows. Die Plattform enthält zudem Tools für Protokollierung, Debugging und Skalierung von Agenten in Produktionsumgebungen. Durch die Abstraktion niedriger Ebenen vereinfacht Real-Agents den Entwicklungszyklus, sodass Teams sich auf aufgabenspezifische Logik und effiziente automatisierte Lösungen konzentrieren können.
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