Die besten コンテキストの持続性-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte コンテキストの持続性-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

コンテキストの持続性

  • Ein auf Go basierendes Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit In-Prozess-Kettenlogik und anpassbaren Werkzeugen zu erstellen, zu testen und auszuführen.
    0
    0
    Was ist Goated Agents?
    Goated Agents vereinfacht den Aufbau anspruchsvoller, KI-gesteuerter autonomer Systeme in Go. Durch die Einbettung der Kettenlogik direkt in die Laufzeitumgebung können Entwickler Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Zwischenergebnissen implementieren. Die Bibliothek bietet eine API zur Tool-Definition, mit der Agenten externe Dienste, Datenbanken oder benutzerdefinierte Code-Module aufrufen können. Das Speicherverwaltungs-Support ermöglicht eine persistente Kontextführung über Interaktionen hinweg. Die Plugin-Architektur erleichtert die Erweiterung der Kernfunktionalitäten wie Tool-Wrapper, Logging und Monitoring. Goated Agents nutzt die Leistung und statische Typisierung von Go, um effiziente und zuverlässige Agentenausführung zu gewährleisten. Egal, ob beim Erstellen von Chatbots, Automatisierungs-Pipelines oder Forschungsprototypen – Goated Agents bietet die Bausteine, um komplexe Überlegungsprozesse zu steuern und KI-gesteuerte Intelligenz nahtlos in Go-Anwendungen zu integrieren.
    Goated Agents Hauptfunktionen
    • In-Prozess-Kettenlogik
    • Anpassbare Tool-Definition-API
    • Speicherverwaltung für Kontextpersistenz
    • Plugin-Architektur für Erweiterungen
    • Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Logs
    • Unterstützung für LLM-Integration
    • Typensichere Go-Implementierung
    • Agenten-Orchestrierung und Ausführung
  • AgentIn ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit anpassbarem Speicher, Tool-Integration und automatischen Eingabeaufforderungen.
    0
    0
    Was ist AgentIn?
    AgentIn ist ein auf Python basiertes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung dialog- und aufgabengetriebener Agenten beschleunigt. Es bietet integrierte Speicher-Module zur Kontextpersistenz, dynamische Tool-Integration zum Aufruf externer APIs oder lokaler Funktionen sowie ein flexibles Prompt-Template-System für individuelle Interaktionen. Die Orchestrierung mehrerer Agents ermöglicht parallele Workflows, während Logging und Caching Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit verbessern. Es ist leicht konfigurierbar über YAML oder Python-Code, unterstützt gängige LLM-Anbieter und kann mit eigenen Plugins erweitert werden.
Ausgewählt