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Umfassende コンテキスト追跡-Lösungen

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コンテキスト追跡

  • NaturalAgents

    NaturalAgents ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit Speicher, Planung und Tool-Integration unter Verwendung von LLMs zu erstellen.
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    Was ist NaturalAgents?
    NaturalAgents ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bereitstellung von LLM-gestützten Agenten vereinfacht. Es bietet Module für Speichermanagement, Kontextverfolgung und Tool-Integration, sodass Agenten Informationen über lange Sitzungen speichern und abrufen können. Ein hierarchischer Planer orchestriert mehrstufiges Denken und Handlungen, während ein Erweiterungssystem benutzerdefinierte Plugins und externe API-Aufrufe unterstützt. Eingebaute Protokollierung und Analysen ermöglichen es Entwicklern, die Leistung der Agenten zu überwachen und Workflow-Probleme zu debuggen. NaturalAgents unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführung, was es flexibel für interaktive Anwendungsfälle und automatisierte Pipelines macht.
    NaturalAgents Hauptfunktionen
    • Speichermanagement-Module
    • Tool-Integrations-Framework
    • Hierarchischer Planungs-Engine
    • Kontextverfolgung und -abruf
    • Plugin- und Erweiterungssystem
    • Asynchrone Aufgabenverarbeitung
    • Sitzungsprotokollierung und Analysen
    NaturalAgents Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Kein Code erforderlich, wodurch die einfache Erstellung von Agenten ermöglicht wird.
    Verwendung von einfachem Englisch zum Erstellen von Agenten.
    Kollaborative Funktionen zum Speichern und Wiederverwenden von Agenten-Rezepten.
    Einfacher und intuitiver Notion-ähnlicher Editor.

  • Lagent

    Lagent ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework zur Orchestrierung der Planung, Werkzeugnutzung und Automatisierung von Mehrschrittaufgaben mit großen Sprachmodellen.
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    Was ist Lagent?
    Lagent ist ein entwicklerorientiertes Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten auf Basis großer Sprachmodelle ermöglicht. Es bietet dynamische Planungsmodule, die Aufgaben in Teilziele zerlegen, Speichersysteme zur Aufrechterhaltung des Kontexts über lange Sitzungen und Schnittstellen zur Tool-Integration für API-Aufrufe oder externe Dienste. Mit anpassbaren Pipelines können Nutzer Agentenverhalten, Prompting-Strategien, Fehlerbehandlung und Ausgabenparsing definieren. Lagent’s Logging- und Debugging-Tools helfen, Entscheidungsprozesse zu überwachen, während seine skalierbare Architektur lokale, Cloud- oder Unternehmensbereitstellungen unterstützt. Es beschleunigt den Bau autonomer Assistenten, Datenanalysatoren und Workflow-Automatisierungen.
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