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Die besten カスタムツール開発-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte カスタムツール開発-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

カスタムツール開発

  • Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
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    Was ist Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    Der Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ist eine Referenzarchitektur und ein Code-Beispiel, das zeigt, wie man KI-Agenten durch die Kombination von AWS Bedrock Foundation-Modellen mit LangChain baut. Sie definieren eine Reihe von Tools (APIs, Datenbanken, RAG-Retriever), konfigurieren Agentenrichtlinien und Speicher, und führen mehrstufige Denkprozesse aus. Es unterstützt Streaming-Ausgaben für geringe Latenz bei Nutzererfahrungen, integriert Callback-Handler zur Überwachung und stellt Sicherheit mittels IAM-Rollen sicher. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung – alles auf der skalierbaren AWS-Cloud.
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent Hauptfunktionen
    • Integration mit AWS Bedrock Foundation-Modellen (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Benutzerdefinierte Tool-Erstellung und Registrierung
    • Orchestrierung des LangChain-Agents
    • In-Memory- und externe Speicherunterstützung
    • Streaming-Antworten verarbeiten
    • Callback-Handler für Logging und Überwachung
    • Sichere IAM-basierte Zugriffskontrolle
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Einige Komponenten wie IAM-Rollen und S3-Bucket-Details sind hartcodiert und erfordern manuelle Anpassungen.
    Abhängig vom AWS-Ökosystem, was die Nutzung auf AWS-Anwender beschränken kann.
    Die Erstellung benutzerdefinierter Prompts und Tool-Integrationen ist komplex und erfordert fortgeschrittenes Wissen.
    Keine direkten Preisinformationen für die Servicenutzung bereitgestellt.
    Abhängigkeit von LangChain und Streamlit könnte die Bereitstellungsoptionen einschränken.

    Vorteile

    Bietet ein modulares Agenten-Framework, das AWS-Dienste mit LLMs integriert.
    Nutzt fortschrittliche Vektorsuche durch Amazon Titan-Embeddings für eine verbesserte Dokumentenabfrage.
    Automatisiert die Bereitstellung von Lambda-Funktionen via programmatisch gesteuertem AWS SDK.
    Verwendet Streamlit für eine einfache und interaktive Chatbot-Interface-Bereitstellung.
    Code und Agentendesign sind öffentlich verfügbar für benutzerdefinierte Änderungen.

  • Functionary

    Ein Open-Source-JS-Framework, das KI-Agenten das Aufrufen und Orchestrieren von Funktionen, die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge für dynamische Gespräche ermöglicht.
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    Was ist Functionary?
    Functionary bietet eine deklarative Möglichkeit, benutzerdefinierte Werkzeuge zu registrieren – JavaScript-Funktionen, die API-Aufrufe, Datenbankabfragen oder Geschäftslogik kapseln. Es umschließt die Interaktion mit LLMs, um Nutzeraufforderungen zu analysieren, zu bestimmen, welche Werkzeuge ausgeführt werden sollen, und die Ausgaben der Werkzeuge zurück in dialogische Antworten zu parsen. Das Framework unterstützt Speicher, Fehlerbehandlung und Verkettung von Aktionen und bietet Hooks für Vor- und Nachverarbeitung. Entwickler können schnell Agents erstellen, die in der Lage sind, dynamische Funktionsorchestrierungen ohne Boilerplate-Code durchzuführen, um die Kontrolle über KI-gesteuerte Workflows zu verbessern.

  • LangGraph Agent

    Ein Open-Source-Framework, das LLM-Agenten mit Wissensgraph-Speicher und dynamischen Werkzeugaufruf-Fähigkeiten ermöglicht.
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    Was ist LangGraph Agent?
    Der LangGraph-Agent kombiniert LLMs mit einem graphstrukturierten Speicher, um autonome Agenten zu erstellen, die Fakten erinnern, Beziehungen analysieren und externe Funktionen oder Werkzeuge bei Bedarf aufrufen können. Entwickler definieren Speicherschemas als Graph-Knoten und -Kanten, integrieren benutzerdefinierte Tools oder APIs und orchestrieren Agenten-Workflows durch konfigurierbare Planer und Ausführer. Dieser Ansatz verbessert die Kontextbehaltung, ermöglicht wissensgesteuerte Entscheidungen und unterstützt den dynamischen Werkzeugaufruf in vielfältigen Anwendungen.
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