Die besten 連鎖思考-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 連鎖思考-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

連鎖思考

  • Ein auf Go basierendes Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit In-Prozess-Kettenlogik und anpassbaren Werkzeugen zu erstellen, zu testen und auszuführen.
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    Was ist Goated Agents?
    Goated Agents vereinfacht den Aufbau anspruchsvoller, KI-gesteuerter autonomer Systeme in Go. Durch die Einbettung der Kettenlogik direkt in die Laufzeitumgebung können Entwickler Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Zwischenergebnissen implementieren. Die Bibliothek bietet eine API zur Tool-Definition, mit der Agenten externe Dienste, Datenbanken oder benutzerdefinierte Code-Module aufrufen können. Das Speicherverwaltungs-Support ermöglicht eine persistente Kontextführung über Interaktionen hinweg. Die Plugin-Architektur erleichtert die Erweiterung der Kernfunktionalitäten wie Tool-Wrapper, Logging und Monitoring. Goated Agents nutzt die Leistung und statische Typisierung von Go, um effiziente und zuverlässige Agentenausführung zu gewährleisten. Egal, ob beim Erstellen von Chatbots, Automatisierungs-Pipelines oder Forschungsprototypen – Goated Agents bietet die Bausteine, um komplexe Überlegungsprozesse zu steuern und KI-gesteuerte Intelligenz nahtlos in Go-Anwendungen zu integrieren.
    Goated Agents Hauptfunktionen
    • In-Prozess-Kettenlogik
    • Anpassbare Tool-Definition-API
    • Speicherverwaltung für Kontextpersistenz
    • Plugin-Architektur für Erweiterungen
    • Mehr-Schritte-Überlegungen mit transparenten Logs
    • Unterstützung für LLM-Integration
    • Typensichere Go-Implementierung
    • Agenten-Orchestrierung und Ausführung
  • Wumpus ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung von sokratischen LLM-Agenten mit integrierter Tool-Aufruf und Begründung ermöglicht.
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    Was ist Wumpus LLM Agent?
    Der Wumpus LLM-Agent ist darauf ausgelegt, die Entwicklung fortgeschrittener sokratischer KI-Agenten zu vereinfachen, indem vorgefertigte Orchestrierungs-Tools, strukturierte Eingabevorlagen und nahtlose Tool-Integration bereitgestellt werden. Benutzer definieren Agentenpersönlichkeiten, Tool-Sets und Gesprächsabläufe und nutzen die eingebaute Chain-of-Thought-Verwaltung für transparente Begründung. Das Framework übernimmt Kontextwechsel, Fehlerbehebung und Speichermanagement, wodurch Entscheidungen in mehreren Schritten möglich sind. Es enthält eine Plugin-Schnittstelle für APIs, Datenbanken und benutzerdefinierte Funktionen, die es Agenten erlaubt, im Web zu browsen, Wissensbasen zu befragen oder Code auszuführen. Mit umfassender Protokollierung und Debugging können Entwickler jeden Begründungsschritt nachverfolgen, das Verhalten des Agenten feinabstimmen und auf jeder Plattform mit Python 3.7+ bereitstellen.
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