Preiswerte データフロー可視化-Tools für alle

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データフロー可視化

  • Agent Visualiser ist ein interaktives Web-Tool zur Visualisierung von Entscheidungsflüssen, Kettenausführungen, Aktionen und Speicher für das Debugging von KI-Agenten.
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    Was ist Agent Visualiser?
    Agent Visualiser ist ein Entwickler-orientiertes Visualisierungstool, das die internen Operationen von KI-Agenten in intuitive grafische Flüsse abbildet. Es verbindet sich mit der Laufzeit des Agenten und erfasst jeden Prompt, LLM-Aufruf, Entscheidungsknoten, Aktionsausführung und Speicherabfrage. Nutzer können diese Schritte in einem interaktiven Diagramm anzeigen, Knoten erweitern, um Parameter und Antworten zu inspizieren, und den Logikpfad zurückverfolgen, der zu jedem Ergebnis führte. Das Tool unterstützt sofort LangChain-Agenten, kann aber durch einfache Adapter auch für andere Frameworks angepasst werden. Durch Echtzeiteinblicke und detaillierte Schrittaufteilungen beschleunigt Agent Visualiser das Debugging, die Leistungsoptimierung und den Wissensaustausch in Entwicklungsteams.
    Agent Visualiser Hauptfunktionen
    • Grafische Visualisierung von Agenten-Workflows
    • Interaktive Inspektion von Prompts, Aufrufen und Antworten
    • Echtzeitüberwachung der Agentenausführung
    • Unterstützung für LangChain-basierte Agenten
    • Speicherabruf und Trace-Ansicht
  • Diagram bietet KI-gestützte Diagrammerstellung, einschließlich UML, Flussdiagrammen und Datenvisualisierungen.
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    Was ist Diagram.chat?
    Diagram bietet eine umfassende Lösung zur Erstellung technischer Diagramme mithilfe dieser KI-Technologie. Von UML-Diagrammen und Flussdiagrammen bis hin zu Cloud-Architekturen und Datenflussdiagrammen vereinfacht Diagram den Prozess, indem es Text- oder Code-Schnipsel in komplexe visuelle Darstellungen umwandelt. Die KI-Funktionen gewährleisten eine genaue und effiziente Diagrammerstellung, die den Benutzern hilft, komplexe Daten und Arbeitsabläufe nahtlos zu verstehen und darzustellen.
  • Ein Java-Framework zur Orchestrierung von KI-Workflows als gerichtete Graphen mit LLM-Integration und Tool-Aufrufen.
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    Was ist LangGraph4j?
    LangGraph4j stellt KI-Agenten-Operationen — LLM-Aufrufe, Funktionsaufrufe, Datenumwandlungen — als Knoten in einem gerichteten Graphen dar, wobei Kanten den Datenfluss modellieren. Sie erstellen einen Graph, fügen Knoten für Chat, Einbettungen, externe APIs oder benutzerdefogene Logik hinzu, verbinden sie und führen aus. Das Framework verwaltet die Ausführungsreihenfolge, behandelt Caching, protokolliert Eingaben und Ausgaben und ermöglicht die Erweiterung um neue Knotentypen. Es unterstützt synchrone und asynchrone Verarbeitung und ist ideal für Chatbots, Dokumentenfrage-Antwort-Systeme und komplexe Reasoning-Pipelines.
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