Die besten 流式回應-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 流式回應-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

流式回應

  • AutoGen UI ist ein auf React basierendes Toolkit zum Erstellen interaktiver Benutzeroberflächen und Dashboards für die Koordination von Multi-Agenten-KI-Konversationen.
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    Was ist AutoGen UI?
    AutoGen UI ist ein Frontend-Toolkit, das entwickelt wurde, um Multi-Agenten-Konversationsflüsse darzustellen und zu verwalten. Es bietet fertige Komponenten wie Chat-Fenster, Agenten-Selektoren, Nachrichtentimelines und Debugging-Panels. Entwickler können mehrere KI-Agenten konfigurieren, Antworten in Echtzeit streamen, jeden Schritt der Unterhaltung protokollieren und benutzerdefinierte Styles anwenden. Es lässt sich problemlos in Back-End-Orchestrierungsbibliotheken integrieren und bietet eine vollständige End-to-End-Schnittstelle zum Aufbau und zur Überwachung von KI-Agenten-Interaktionen.
    AutoGen UI Hauptfunktionen
    • React-Komponenten für Multi-Agenten-Chat
    • Echtzeit-Streaming von Nachrichten
    • Agenten-Auswahl und Orchestrierungs-UI
    • Gesprächstimeline und Protokolle
    • Anpassbare Themes und Styles
    • Plugin- und Erweiterungsunterstützung
  • Ein leichtgewichtiges Python-Framework zur Orchestrierung von auf LLM basierenden Agenten mit Tool-Integration, Speicher und anpassbaren Aktionsschleifen.
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    Was ist Python AI Agent?
    Python AI Agent bietet ein entwicklerfreundliches Toolkit zur Orchestrierung autonomer Agenten, die von großen Sprachmodellen gesteuert werden. Es bietet integrierte Mechanismen zur Definition benutzerdefinierter Tools und Aktionen, zur Pflege des Konversationsverlaufs mit Speichermodulen und zum Streaming von Antworten für interaktive Erfahrungen. Nutzer können seine Plugin-Architektur erweitern, um APIs, Datenbanken und externe Dienste zu integrieren, sodass Agenten Daten abrufen, Berechnungen durchführen und Arbeitsabläufe automatisieren können. Die Bibliothek unterstützt konfigurierbare Pipelines, Fehlerbehandlung und Protokollierung für robuste Einsätze. Mit minimalem Boilerplate können Entwickler Chatbots, virtuelle Assistenten, Datenanalysatoren oder Aufgabenautomatisierer erstellen, die LLM-Logik und Mehrschrittentscheidungen nutzen. Die Open-Source-Natur fördert Community-Beiträge und passt sich jeder Python-Umgebung an.
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