Die besten орchestrация агентов-Lösungen für Sie

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

орchestrация агентов

  • KI-Agenten, die eigenständig Datenextraktion, Kundensupport und Workflow-Automatisierung durch Integrationen in Ihren Werkzeugen durchführen.
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    Was ist Stride Agents?
    Stride Agents ist eine KI-gesteuerte Plattform für die Orchestrierung von Agenten, die die Aufgabenautomatisierung vereinfacht, indem sie es nicht-technischen Nutzern ermöglicht, individuelle Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und zu deployen. Jeder Agent kann mit speziellen Workflows, Triggern und Integrationen angepasst werden, um Aufgaben wie Lead-Qualifikation, Support-Ticket-Lösung, Rechnungsverarbeitung und Überwachung sozialer Medien durchzuführen. Die Plattform bietet einen Drag-and-Drop-Agenten-Ersteller, vorgefertigte Skill-Bibliotheken und nahtlose Verbindungen zu beliebten Geschäftstools wie Slack, Google Workspace und CRM-Systemen. Nach der Bereitstellung können die Agenten nach Zeitplan oder bei Echtzeitereignissen laufen, während ein Analyse-Dashboard Leistung, Erfolgsquoten und Fehlerprotokolle verfolgt. Dieser Ansatz reduziert manuelle Arbeitsbelastung, sorgt für Konsistenz und skaliert Operationen, indem autonome digitale Arbeiter in der Organisation eingesetzt werden.
  • Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten mit Multi-LLM-Unterstützung, integriertem Speicher und Tool-Orchestrierung.
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    Was ist Universal Basic Compute?
    Universal Basic Compute bietet eine einheitliche Umgebung für das Design, Training und die Bereitstellung von KI-Agenten in verschiedenen Workflows. Nutzer können aus mehreren großen Sprachmodellen wählen, benutzerdefinierte Speichersysteme für Kontextbewusstsein konfigurieren und Drittanbieter-APIs sowie Tools integrieren, um die Funktionalität zu erweitern. Die Plattform übernimmt Orchestrierung, Fehlertoleranz und Skalierung automatisch, während Dashboards für Echtzeitüberwachung und Leistungsanalysen bereitstehen. Durch die Abstraktion von Infrastrukturdaten können Teams sich auf Agentenlogik und Nutzererlebnis konzentrieren, anstatt auf Backend-Komplexität.
  • Ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, dezentrale Autonome Wirtschaftsaspekte (AEA) über Blockchain- und Peer-to-Peer-Netzwerke zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten
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    Was ist Autonomous Economic Agents (AEA)?
    Autonome Wirtschaftsaspekte (AEA) von Fetch.ai ist ein vielseitiges Framework, das Entwicklern die Gestaltung, Implementierung und Koordination autonomer Software-Agenten ermöglicht, die miteinander, mit externen Umgebungen und digitalen Ledgern interagieren können. Durch eine Plugin-basierte Architektur bietet AEA vorgefertigte Module für Kommunikationsprotokolle, kryptografische Ledger-APIs, dezentrale Identität und anpassbare Entscheidungsfähigkeiten. Agenten können innerhalb dezentraler Marktplätze entdecken und Transaktionen durchführen, zielgerichtete Verhaltensweisen zeigen und sich durch Echtzeitdatenfeeds anpassen. Das Framework unterstützt Simulationstools zum Testen und Debuggen von Multi-Agenten-Szenarien sowie den Einsatz auf lebenden Blockchains oder Peer-to-Peer-Netzwerken. Mit integrierter Interoperabilität und Agent-zu-Agent-Nachrichtenaustausch rationalisiert AEA die Entwicklung komplexer autonomer wirtschaftlicher Anwendungen wie Energieträgerehandel, Lieferkettenoptimierung und intelligente IoT-Koordination.
  • ADK-Golang befähigt Go-Entwickler, KI-gesteuerte Agenten mit integrierten Werkzeugen, Speicherverwaltung und Prompt-Orchestrierung zu erstellen.
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    Was ist ADK-Golang?
    ADK-Golang ist ein Open-Source-Agent-Entwicklungs-Kit für das Go-Ökosystem. Es bietet einen modularen Rahmen zur Registrierung und Verwaltung von Werkzeugen (APIs, Datenbanken, externe Dienste), zum Erstellen dynamischer Prompt-Vorlagen und zur Aufrechterhaltung von Gesprächsspeichern für Multi-Turn-Interaktionen. Mit integrierten Orchestrierungsmustern und Protokollierungsunterstützung können Entwickler KI-Agenten einfach konfigurieren, testen und bereitstellen, die Aufgaben wie Datenabruf, automatisierte Workflows und kontextbezogenes Chatten ausführen. ADK-Golang abstrahiert Low-Level-API-Aufrufe und strafft den end-to-end-Lebenszyklus von Agenten — von Initialisierung und Planung bis hin zu Ausführung und Antwortverarbeitung — vollständig in Go.
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