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Die besten рамки LLM-Lösungen für Sie

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

рамки LLM

  • Pydantic AI

    Pydantic AI bietet ein Python-Framework, um Eingaben, Eingabeaufforderungen und Ausgaben von KI-Agenten deklarativ zu definieren, zu validieren und zu steuern.
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    Was ist Pydantic AI?
    Pydantic AI verwendet Pydantic-Modelle, um KI-Agenten-Definitionen zu kapseln und dabei typsichere Eingaben und Ausgaben sicherzustellen. Entwickler deklarieren Prompt-Vorlagen als Model-Felder, wodurch die Benutzerdaten und Agentenantworten automatisch validiert werden. Das Framework bietet integrierte Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Unterstützung für Funktionsaufrufe. Es integriert sich mit beliebten LLMs (OpenAI, Azure, Anthropic usw.), unterstützt asynchrone Abläufe und ermöglicht modulare Agentenzusammensetzung. Mit klaren Schemas und Validierungsebenen reduziert Pydantic AI Laufzeitfehler, vereinfacht das Prompt-Management und beschleunigt die Erstellung robuster, wartbarer KI-Agenten.
    Pydantic AI Hauptfunktionen
    • Deklarative Agentenschemas via Pydantic-Modelle
    • Typenvalidierung für Eingaben und Ausgaben
    • Prompt-Template mit typsicheren Feldern
    • Integrierte Fehlerbehandlung und Wiederholungslogik
    • Unterstützung für Funktionsaufrufe
    • Integration mit führenden LLM-Anbietern
    • SYNCHRONES und ASYNCHRONES Ausführen
    • Erweiterbare Handler- und Middleware-Hooks
    Pydantic AI Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Zeigt nicht die volle Leistungsfähigkeit von Pydantic AI
    Scheint eher auf Bildung/Ressourcen als auf ein eigenständiges Produkt ausgerichtet zu sein
    Keine Informationen zu Preisen oder kommerziellem Support verfügbar

    Vorteile

    Bietet klare, praktische Beispiele zum Aufbau von KI-Agenten
    Basierend auf einem renommierten Forschungsansatz von Anthropic
    Betont Einfachheit und strukturierte Ausgaben für wartbare KI-Workflows
    Open Source mit zugänglichem GitHub-Repository

  • Odyssey

    Odyssey ist ein Open-Source-Multi-Agenten-KI-System, das mehrere LLM-Agenten mit modularen Werkzeugen und Speicher für komplexe Aufgabenautomatisierung orchestriert.
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    Was ist Odyssey?
    Odyssey bietet eine flexible Architektur zum Aufbau kollaborativer Multi-Agenten-Systeme. Es umfasst Kernkomponenten wie den Task Manager zur Definition und Verteilung von Teilaufgaben, Memory-Module zur Speicherung von Kontext und Gesprächshistorien, Agent Controller zur Koordination von LLM-gesteuerten Agenten und Tool-Manager zur Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen. Entwickler können Workflows via YAML-Dateien konfigurieren, vorgefertigte LLM-Kerne (z.B. GPT-4, lokale Modelle) auswählen und das Framework nahtlos mit neuen Werkzeugen oder Speicher-Backends erweitern. Odyssey protokolliert Interaktionen, unterstützt asynchrone Aufgaben-Ausführung und ermöglicht iterative Verfeinerungsschleifen, was es ideal für Forschung, Prototyping und produktionsreife Multi-Agenten-Anwendungen macht.

  • Secure Agent Augmentation

    Eine Open-Source-Framework, das den Zugriff von LLM-Agenten auf private Daten durch Verschlüsselung, Authentifizierung und sichere Abrufschichten absichert.
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    Was ist Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation bietet ein Python-SDK und eine Reihe von Hilfemodulen, um AI-Agenten-Tool-Aufrufe mit Sicherheitskontrollen zu umwickeln. Es unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel und verbindet sich mit Geheimnisspeichern (z. B. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfpfade stellen sicher, dass Agenten ihre Überlegungen mit internen Wissensdatenbanken und APIs erweitern können, ohne sensible Daten offenzulegen. Entwickler definieren geschützte Tool-Endpunkte, konfigurieren Authentifizierungsrichtlinien und initialisieren eine augmentierte Agenteninstanz, um sichere Abfragen gegen private Datenquellen auszuführen.
Ausgewählt