Die besten 多階段計畫-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 多階段計畫-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

多階段計畫

  • Ein Open-Source-Python-Framework, das schnelle LLM-Agenten mit Speicher, Denk- und Ketten-Logik sowie Mehrschrittplanung bietet.
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    Was ist Fast-LLM-Agent-MCP?
    Fast-LLM-Agent-MCP ist ein leichtgewichtiges, Open-Source-Python-Framework zum Aufbau von KI-Agenten, die Speichermanagement, Denk-Ketten-Logik und Mehrschrittplanung kombinieren. Entwickler können es mit OpenAI, Azure OpenAI, lokalem Llama und anderen Modellen integrieren, um Konversationskontext zu bewahren, strukturierte Denkpfade zu generieren und komplexe Aufgaben in ausführbare Unteraufgaben zu zerlegen. Das modulare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Werkzeuge und Speichersysteme, ideal für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Entscheidungsunterstützungssysteme und automatisierte Kundensupport-Bots.
    Fast-LLM-Agent-MCP Hauptfunktionen
    • Persistentes Speichermanagement
    • Ketten-Logik
    • Automatisierte Mehrschrittplanung
    • Modell-unabhängige Integration
    • Benutzerdefinierte Werkzeugregistrierung
  • Minerva ist ein Python-basiertes KI-Agenten-Framework, das autonome mehrstufige Workflows mit Planung, Werkzeugintegration und Speicherunterstützung ermöglicht.
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    Was ist Minerva?
    Minerva ist ein erweiterbares KI-Agenten-Framework, das entwickelt wurde, um komplexe Workflows unter Verwendung großer Sprachmodelle zu automatisieren. Entwickler können externe Werkzeuge wie Websuche, API-Aufrufe oder Dateiverarbeitungsprogramme integrieren, benutzerdefinierte Planungsstrategien definieren und konversationellen oder persistenten Speicher verwalten. Minerva unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Aufgabenausführung, konfigurierbare Protokollierung und eine Plugin-Architektur, was es einfach macht, intelligente Agenten zu prototypisieren, zu testen und bereitzustellen, die in realen Szenarien reasoning, Planung und Tool-Nutzung beherrschen.
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