Die besten наблюдаемость-Lösungen für Sie

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

наблюдаемость

  • Playbooks AI ist ein Open-Source-Low-Code-Framework zur Gestaltung, Bereitstellung und Verwaltung benutzerdefinierter KI-Agenten mit modularen Arbeitsabläufen.
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    Was ist Playbooks AI?
    Playbooks AI ist ein Entwicklerrahmenwerk zum Aufbau von KI-Agenten durch eine deklarative Playbook-DSL. Es unterstützt die Integration verschiedener LLMs, benutzerdefinierter Tools und Speichersysteme. Mit CLI und Web UI können Benutzer das Verhalten des Agenten definieren, multi-schrittige Workflows orchestrieren und die Ausführung überwachen. Zu den Funktionen gehören Tool-Routing, zustandsbehafteter Speicher, Versionskontrolle, Analytik und Multi-Agenten-Kollaboration, was die Prototypentwicklung und den produktionsreifen Einsatz erleichtert.
    Playbooks AI Hauptfunktionen
    • Deklarative Playbook-DSL für Agenten-Workflows
    • Modulare Speichersysteme für zustandsbehaftete Interaktionen
    • Benutzerdefinierte Tool- und API-Integration
    • Multi-Agenten-Orchestrierung und Routing
    • CLI- und Web-Benutzeroberflächen
    • Eingebaute Beobachtbarkeit und Analytik
    • Versionskontrolle und Registry-Unterstützung
    • Plugin-Marktplatz für Erweiterungen
    Playbooks AI Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Unterstützt natürliche Sprachprogrammierung mit einer englischähnlichen Sprache
    Nahtlose Integration natürlicher Sprach-Workflows mit Python
    Native Multi-Agenten-Systemarchitektur für Agentenkommunikation
    Ereignisgesteuerte Programmierung mit dynamischen Triggern
    Starke Ausführungsbeobachtbarkeit mit überprüfbarer und prüfbarer Ausführung
    Status- und Artefaktverwaltung für persistente Datenverarbeitung
  • Ein leichtgewichtiges JavaScript-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit Speicherverwaltung und Tool-Integration.
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    Was ist Tongui Agent?
    Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.
  • Produktionsbereites FastAPI-Vorlage mit LangGraph zum Aufbau skalierbarer LLM-Agenten mit anpassbaren Pipelines und Speichereinbindung.
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    Was ist FastAPI LangGraph Agent Template?
    FastAPI LangGraph Agent Template bietet eine umfassende Grundlage für die Entwicklung von LLM-getriebenen Agenten innerhalb einer FastAPI-Anwendung. Es enthält vordefinierte LangGraph-Knoten für gängige Aufgaben wie Textvervollständigung, Einbettung und Vektorsuche, während Entwickler eigene Knoten und Pipelines erstellen können. Die Vorlage verwaltet Konversationsverlauf über Speichermodule, die den Kontext über Sitzungen hinweg bewahren, und unterstützt Umgebungs-basierte Konfigurationen für verschiedene Einsatzphasen. Eingebaute Docker-Dateien und eine CI/CD-freundliche Struktur sorgen für eine nahtlose Containerisierung und Bereitstellung. Logging und Fehlerbehandlungs-Middleware verbessern die Sichtbarkeit, während die modulare Codebasis die Funktionserweiterung vereinfacht. Durch die Kombination von FastAPI's Hochleistungs-Webframework mit LangGraphs Orchestrierungsfähigkeiten vereinfacht diese Vorlage den Entwicklungsprozess des Agenten-Frameworks von Prototyping bis Produktion.
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