Die besten 多代理支持-Lösungen für Sie

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

多代理支持

  • Open-Source-End-to-End-Chatbot mit Chainlit-Framework zum Aufbau interaktiver Gesprächs-KI mit Kontextverwaltung und Multi-Agent-Flows.
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    Was ist End-to-End Chainlit Chatbot?
    e2e-chainlit-chatbot ist ein Musterprojekt, das den vollständigen Entwicklungszyklus eines Gesprächs-KI-Agents mit Chainlit demonstriert. Das Repository enthält End-to-End-Code für die Bereitstellung eines lokalen Webservers, der eine interaktive Chat-Oberfläche hostet, mit großen Sprachmodellen für Antworten integriert ist und den Gesprächskontext über Nachrichten hinweg verwaltet. Es bietet anpassbare Prompt-Vorlagen, Multi-Agent-Workflows und Echtzeit-Streaming von Antworten. Entwickler können API-Schlüssel konfigurieren, Modellparameter anpassen und das System mit benutzerdefinierter Logik oder Integrationen erweitern. Mit minimalen Abhängigkeiten und klarer Dokumentation beschleunigt dieses Projekt die Experimentation mit KI-gesteuerten Chatbots und bietet eine solide Grundlage für produktionsreife konversationelle Assistenten. Es enthält auch Beispiele zur Anpassung von Front-End-Komponenten, zur Protokollierung und Fehlerbehandlung. Für nahtlose Integration in Cloud-Plattformen geeignet und unterstützt sowohl Prototyp- als auch Produktionsszenarien.
  • Java-Action-Storage ist ein LightJason-Modul, das Agentenaktionen für verteilte Multi-Agenten-Anwendungen protokolliert, speichert und abruft.
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    Was ist Java-Action-Storage?
    Java-Action-Storage ist eine Kernkomponente des LightJason-Frameworks für Mehragenten, die sich um die End-to-End-Persistenz von Agentenaktionen kümmert. Es definiert eine generische ActionStorage-Schnittstelle mit Adaptern für beliebte Datenbanken und Dateisysteme, unterstützt asynchrone und gebündelte Schreibvorgänge und verwaltet gleichzeitigen Zugriff von mehreren Agenten. Benutzer können Speicherstrategien konfigurieren, historische Aktionsprotokolle abfragen und Sequenzen für Audits oder Wiederholungen abspielen. Das Modul integriert sich über einfache Abhängigkeitsinjektion, um eine schnelle Adoption in Java-basierten KI-Projekten zu ermöglichen.
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