Die besten データ分析エージェント-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte データ分析エージェント-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

データ分析エージェント

  • Ein erweiterbares KI-Agenten-Framework zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen von Multi-Agenten-Workflows mit benutzerdefinierten Fähigkeiten.
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    Was ist ByteChef?
    ByteChef bietet eine modulare Architektur zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten. Entwickler definieren Agentenprofile, fügen benutzerdefinierte Skill-Plugins an und orchestrieren Multi-Agenten-Workflows über eine visuelle Web-IDE oder SDK. Es integriert sich mit großen LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, selbstgehostete Modelle) und externen APIs. Eingebaute Debugging-, Logging- und Überwachungstools beschleunigen die Iteration. Projekte können als Docker-Services oder serverlose Funktionen bereitgestellt werden, um skalierbare, produktionsbereite KI-Agenten für Kundensupport, Datenanalyse und Automatisierung zu ermöglichen.
    ByteChef Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Orchestrierung
    • System für benutzerdefinierte Skill-Plugins
    • Web-basierte IDE mit visuellem Workflow-Builder
    • LLM-Integration (OpenAI, Cohere, benutzerdefinierte Modelle)
    • Debugging-, Logging- und Überwachungstools
    • API- und externe Service-Connectors
    • Skalierbare Bereitstellung via Docker/Serverless
    ByteChef Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Open-Source- und Community-getriebene Entwicklung
    Unterstützt den Aufbau komplexer mehrstufiger KI-Agenten zur Workflow-Automatisierung
    Breite Palette vorgefertigter Integrationen mit beliebten Apps und Diensten
    Flexible Bereitstellungsoptionen einschließlich Cloud und On-Premise
    Enterprise-Grade-Sicherheit und Leistung
    Unterstützt verschiedene LLMs einschließlich OpenAI und selbst gehostete Modelle
    Einfach zu bedienen für sowohl nicht-technische Teams als auch Entwickler
    ByteChef Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion7-tägige kostenlose Testphase
    PreismodellKostenlose Testphase
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzMonatlich

    Details des Preisplans

    Starter

    29 USD
    • 1000 Aufgaben pro Monat, danach $1/1000 Aufgaben
    • 1 Arbeitsbereich
    • 1 Benutzer
    • Alle Standardkomponenten
    • Unbegrenzte Workflows
    • 7 Tage Log-Aufbewahrung
    • Community-Support

    Wachstum

    169 USD
    • Alles im Starter, plus
    • 3 Arbeitsbereiche
    • Unbegrenzte Benutzer
    • Benutzerdefinierte Komponenten
    • Rollenbasierte Zugriffskontrolle
    • Umgebungen
    • Erweiterte Benachrichtigungen
    • API-Zugang
    • 30 Tage Log-Aufbewahrung
    • E-Mail-Support

    Unternehmen

    0 USD
    • Alles im Wachstum, plus
    • Benutzerdefinierte Anzahl von Aufgaben
    • Self-Hosting-Optionen
    • Unbegrenzte Arbeitsbereiche
    • API-Plattform
    • Audit-Logs
    • Log-Streaming
    • Single Sign-On
    • Integration externer Geheimnisspeicher
    • Umgebungen & Versionskontrolle mit Git
    • Skalierungsoptionen
    • Benutzerdefinierter Komponenten-Generator
    • Benutzerdefinierte Log-Aufbewahrung
    • Prioritäts-Support & SLAs
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://www.bytechef.io/pricing
  • LAWLIA ist ein Python-Framework zum Erstellen anpassbarer auf LLM basierender Agenten, die Aufgaben durch modulare Workflows koordinieren.
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    Was ist LAWLIA?
    LAWLIA bietet eine strukturierte Schnittstelle zur Definition von Agentenverhalten, Plugin-Tools und Speicherverwaltung für konversationale oder autonome Workflows. Entwickler können mit gängigen LLM-APIs integrieren, Prompt-Vorlagen konfigurieren und benutzerdefinierte Tools wie Suche, Taschenrechner oder Datenbank-Connector registrieren. Über die Agent-Klasse übernimmt LAWLIA Planung, Aktionsausführung und Antwortinterpretation, erlaubt Multi-Turn-Interaktionen und dynamische Tool-Anfrage. Das modulare Design unterstützt die Erweiterung der Fähigkeiten durch Plugins, wodurch Agenten für Kundensupport, Datenanalyse, Code-Unterstützung oder Inhaltsgenerierung entstehen. Das Framework vereinfacht die Agentenentwicklung durch Management von Kontext, Speicher und Fehlerbehandlung unter einer einheitlichen API.
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