Die besten 聊天互動-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 聊天互動-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

聊天互動

  • Integriert KI-gesteuerte Agents in LiveKit-Sitzungen für Echtzeit-Transkription, Chatbot-Antworten und Meeting-Unterstützung.
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    Was ist LangGraph LiveKit Agents?
    Basierend auf LangGraph orchestriert dieses Toolkit KI-Agents in LiveKit-Räumen, erfasst Audio-Streams, transkribiert Sprache mit Whisper und generiert kontextbezogene Antworten unter Verwendung beliebter LLMs wie OpenAI oder lokalen Modellen. Entwickler können ereignisgesteuerte Trigger und dynamische Workflows mit der deklarativen Orchestrierung von LangGraph definieren, um Anwendungsfälle wie Q&A, Live-Umfragen, Echtzeitübersetzungen, Aktionspunkt-Extraktion oder Stimmungsüberwachung zu ermöglichen. Die modulare Architektur unterstützt nahtlose Integration, Erweiterbarkeit für benutzerdefinierte Verhaltensweisen und einfache Bereitstellung in Node.js- oder browserbasierten Umgebungen mit vollem API-Zugang.
    LangGraph LiveKit Agents Hauptfunktionen
    • Echtzeit-Audio-Transkription mit Whisper
    • LLM-basierte kontextbezogene Antwortgenerierung
    • Anpassbare ereignisgesteuerte Workflow-Orchestrierung
    • Automatisierte Meeting-Zusammenfassungen und Aktionspunkt-Extraktion
    • Sitzungsmoderation, Q&A und Live-Umfragen
    • Mehrsprachige Übersetzungsunterstützung
    • Erweiterbare LangGraph-Orchestratoren
  • bedrock-agent ist ein Open-Source-Python-Framework, das dynamische AWS Bedrock LLM-basierte Agenten mit Tool-Chaining und Speichersupport ermöglicht.
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    Was ist bedrock-agent?
    bedrock-agent ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das mit AWS Bedrock’s Reihe großer Sprachmodelle integriert ist, um komplexe, aufgabenorientierte Workflows zu orchestrieren. Es bietet eine Plugin-Architektur zum Registrieren benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontextpersistenz und eine Chain-of-Thought-Mechanismus für verbesserte Argumentation. Über eine einfache Python-API und eine Kommandozeilenschnittstelle können Entwickler Agenten definieren, die externe Dienste aufrufen, Dokumente verarbeiten, Code generieren oder mit Benutzern chatten. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch relevante Tools basierend auf Benutzeranfragen auswählen und den Konversationsstatus über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Dieses Framework ist Open-Source, erweiterbar und optimiert für schnelle Prototypenentwicklung und Deployment von KI-gestützten Assistenten in lokalen oder AWS-Cloud-Umgebungen.
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