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Die besten 可観測性-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 可観測性-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

可観測性

  • Playbooks AI

    Playbooks AI ist ein Open-Source-Low-Code-Framework zur Gestaltung, Bereitstellung und Verwaltung benutzerdefinierter KI-Agenten mit modularen Arbeitsabläufen.
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    Was ist Playbooks AI?
    Playbooks AI ist ein Entwicklerrahmenwerk zum Aufbau von KI-Agenten durch eine deklarative Playbook-DSL. Es unterstützt die Integration verschiedener LLMs, benutzerdefinierter Tools und Speichersysteme. Mit CLI und Web UI können Benutzer das Verhalten des Agenten definieren, multi-schrittige Workflows orchestrieren und die Ausführung überwachen. Zu den Funktionen gehören Tool-Routing, zustandsbehafteter Speicher, Versionskontrolle, Analytik und Multi-Agenten-Kollaboration, was die Prototypentwicklung und den produktionsreifen Einsatz erleichtert.
    Playbooks AI Hauptfunktionen
    • Deklarative Playbook-DSL für Agenten-Workflows
    • Modulare Speichersysteme für zustandsbehaftete Interaktionen
    • Benutzerdefinierte Tool- und API-Integration
    • Multi-Agenten-Orchestrierung und Routing
    • CLI- und Web-Benutzeroberflächen
    • Eingebaute Beobachtbarkeit und Analytik
    • Versionskontrolle und Registry-Unterstützung
    • Plugin-Marktplatz für Erweiterungen
    Playbooks AI Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Unterstützt natürliche Sprachprogrammierung mit einer englischähnlichen Sprache
    Nahtlose Integration natürlicher Sprach-Workflows mit Python
    Native Multi-Agenten-Systemarchitektur für Agentenkommunikation
    Ereignisgesteuerte Programmierung mit dynamischen Triggern
    Starke Ausführungsbeobachtbarkeit mit überprüfbarer und prüfbarer Ausführung
    Status- und Artefaktverwaltung für persistente Datenverarbeitung

  • Tongui Agent

    Ein leichtgewichtiges JavaScript-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit Speicherverwaltung und Tool-Integration.
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    Was ist Tongui Agent?
    Tongui Agent stellt eine modulare Architektur bereit, mit der KI-Agenten erstellt werden können, die Gesprächszustände aufrechterhalten, externe Tools nutzen und mehrere Sub-Agenten koordinieren. Entwickler konfigurieren LLM-Backends, definieren benutzerdefinierte Aktionen und hängen Speicher-Module an, um den Kontext zu speichern. Das Framework umfasst ein SDK, CLI und Middleware-Hooks für Beobachtbarkeit, um die Integration in Web- oder Node.js-Anwendungen zu erleichtern. Unterstützte LLMs sind OpenAI, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle.
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