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Die besten 多代理AI-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 多代理AI-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

多代理AI

  • Autogen Studio Research

    Eine experimentelle Low-Code-Studio für das Entwerfen, Orchestrieren und Visualisieren von Multi-Agenten-KI-Workflows mit interaktiver Benutzeroberfläche und anpassbaren Agentenvorlagen.
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    Was ist Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.
    Autogen Studio Research Hauptfunktionen
    • Visueller Low-Code-Editor für Multi-Agenten-Workflows
    • Anpassbare Agentenvorlagen-Bibliothek
    • Python SDK für Agenten- und Pipeline-Definitionen
    • Integration mit OpenAI, Azure und lokalen LLMs
    • Echtzeit-Logs und Metriken-Dashboard

  • Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI

    Ein Framework zur Bereitstellung von kollaborativen KI-Agenten auf Azure Functions mit Neon DB und OpenAI APIs.
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    Was ist Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI?
    Das Multi-Agent AI-Framework bietet eine End-to-End-Lösung für die Orchestrierung mehrerer autonomer Agenten in Cloud-Umgebungen. Es nutzt Neon’s Postgres-kompatible serverlose Datenbank zur Speicherung von Gesprächshistorie und Agentenstatus, Azure Functions zur skalierenden Ausführung von Agentenlogik und OpenAI APIs für natürliche Sprachverständnis und -generierung. Eingebaute Nachrichtenwarteschlangen und rollenbasierte Verhaltensweisen ermöglichen es Agenten, bei Aufgaben wie Forschung, Terminplanung, Kundensupport und Datenanalyse zusammenzuarbeiten. Entwickler können Agentenrichtlinien, Speicherregeln und Workflows an verschiedene Geschäftsanforderungen anpassen.
Ausgewählt