Die besten 모듈 디자인-Lösungen für Sie

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

모듈 디자인

  • Ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das modulare Agenten mit Tool-Integration, Speicherverwaltung und Multi-Agenten-Orchestrierung ermöglicht.
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    Was ist Isek?
    Isek ist eine entwicklerzentrierte Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit modularer Architektur. Es bietet ein Plugin-System für Tools und Datenquellen, integrierten Speicher für Kontextwahrung und eine Planungs-Engine zur Koordination mehrstufiger Aufgaben. Sie können Agenten lokal oder in der Cloud bereitstellen, beliebige LLM-Backends integrieren und die Funktionalität über Community- oder benutzerdefinierte Module erweitern. Isek vereinfacht die Erstellung von Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Workflows durch Vorlagen, SDKs und CLI-Tools für schnelle Entwicklung.
  • Das A2A SDK ermöglicht es Entwicklern, mehrere KI-Agenten nahtlos in Python-Anwendungen zu definieren, zu orchestrieren und zu integrieren.
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    Was ist A2A SDK?
    Das A2A SDK ist ein Entwickler-Toolkit zum Erstellen, Verketteten und Verwalten von KI-Agenten in Python. Es stellt APIs bereit, um Agentenverhalten via Prompts oder Code zu definieren, Agenten in Pipelines oder Workflows zu verbinden und asynchrone Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen. Die Integration mit OpenAI, Llama, Redis und REST-Diensten erlaubt es Agenten, Daten abzurufen, Funktionen aufzurufen und Zustände zu speichern. Eine integrierte UI überwacht die Agentenaktivität, während das modulare Design die Erweiterung oder den Austausch von Komponenten ermöglicht, um benutzerdefinierte Anwendungsfälle zu erfüllen.
  • Modulares KI-Agenten-Framework, das Speicher, Tool-Integration und mehrstufiges Denken zur Automatisierung komplexer Entwickler-Workflows ermöglicht.
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    Was ist Aegix?
    Aegix stellt ein robustes SDK zur Verfügung, mit dem KI-Agenten orchestriert werden können, die komplexe Workflows durch mehrstufiges Denken bewältigen. Mit Unterstützung verschiedener LLM-Anbieter ermöglicht es die Integration benutzerdefinierter Tools – von Datenbankverbindern bis Web-Scrapern – und die Beibehaltung des Gesprächsstatus mit Speichermodulen wie Vektor-Speichern. Die flexible Agenten-Schleifen-Architektur von Aegix erlaubt die Spezifikation von Planungs-, Ausführungs- und Überprüfungsphasen, wodurch die Agenten ihre Ausgaben iterativ verbessern können. Ob beim Aufbau von Dokumenten-Frage-Antwort-Bots, Code-Assistenten oder automatisierten Support-Agenten, Aegix vereinfacht die Entwicklung durch klare Abstraktionen, konfigurationsbasierte Pipelines und einfache Erweiterbarkeit. Es ist skalierbar von Prototypen bis hin zu Produktionssystemen, und sorgt für zuverlässige Leistung und wartbare Codebasen für KI-getriebene Anwendungen.
  • BAML Agents ist ein leichtgewichtiges KI-Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome generative KI-Agenten mit Plugin-Integration zu erstellen.
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    Was ist BAML Agents?
    BAML Agents ist für Entwickler und KI-Praktiker konzipiert, die eine modulare, erweiterbare Plattform zum Erstellen autonomer Agenten suchen. Es bietet eine plugin-basierte Architektur für die nahtlose Integration benutzerdefinierter Werkzeuge, ein Speichersystem zur Aufrechterhaltung des Gesprächskontexts und integrierte Unterstützung für mehrstufige Argumentationsworkflows. Mit BAML Agents können Benutzer Verhaltensweisen von Agenten schnell konfigurieren, eine Verbindung zu externen APIs herstellen und komplexe Aufgaben orchestrieren, ohne gängige Agentenmuster neu zu erfinden. Das leichte Design und klare Abstraktionen machen es ideal für Prototyping, Forschung und produktionsreife Einsätze in verschiedenen Automatisierungsszenarien.
  • Ein Repository mit Code-Rezepten für LangGraph-basierte LLM-Agenten-Workflows, einschließlich Ketten, Tool-Integration und Datenorchestrierung.
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    Was ist LangGraph Cookbook?
    Der LangGraph Cookbook bietet einsatzbereite Rezepte für den Aufbau komplexer KI-Agenten, indem Arbeitsabläufe als gerichtete Graphen dargestellt werden. Jeder Knoten kann Aufforderungen, Tool-Aktivierungen, Daten-Connectors oder Nachbearbeitungsschritte kapseln. Die Rezepte umfassen Aufgaben wie Dokumenten-Frage-Antworten, Zusammenfassungen, Codegenerierung und Koordination mehrerer Werkzeuge. Entwickler können diese Muster studieren und anpassen, um schnell maßgeschneiderte LLM-gestützte Anwendungen zu prototypisieren, womit Modularität, Wiederverwendbarkeit und Ausführungstransparenz verbessert werden.
  • Eine minimalistische TypeScript-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonome KI-Agenten für Aufgabenautomatisierung und natürliche Sprachinteraktionen zu erstellen.
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    Was ist micro-agent?
    micro-agent stellt eine minimalistische, aber leistungsstarke Abstraktionsebene für die Erstellung autonomer KI-Agenten bereit. In TypeScript geschrieben, läuft es nahtlos sowohl im Browser als auch in Node.js und ermöglicht es, Agenten mit benutzerdefinierten Prompt-Vorlagen, Entscheidungslogik und erweiterbaren Tool-Integrationen zu definieren. Agenten können Chain-of-Thought-Reasoning, externe APIs nutzen und erinnerungsfähige Konversationen oder aufgabenbezogene memorys pflegen. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge zur Handhabung von API-Antworten, Fehlerverwaltung und Sitzungspersistenz. Mit micro-agent können Entwickler Prototypen entwickeln und Agents für Aufgaben wie Workflow-Automatisierung, den Aufbau konversationeller Schnittstellen oder die Steuerung von Datenpipelines bereitstellen — ohne die Last großer Frameworks. Das modulare Design und die klare API-Schnittstelle erleichtern Erweiterung und Integration in bestehende Anwendungen.
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