Die besten 사용자 상호작용 추적-Lösungen für Sie

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

사용자 상호작용 추적

  • Orra.dev ist eine No-Code-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten, die Support-, Code-Review- und Datenanalyseaufgaben automatisieren.
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    Was ist Orra.dev?
    Orra.dev ist eine umfassende Plattform zur Erstellung von KI-Agenten, die den gesamten Lebenszyklus intelligenter Assistenten vereinfacht. Durch die Kombination eines visuellen Workflow-Builders mit nahtlosen Integrationen zu führenden LLM-Anbietern und Unternehmenssystemen ermöglicht Orra.dev Teams, Gesprächslogik zu prototypisieren, das Verhalten der Agenten zu verfeinern und produktionsbereite Bots innerhalb von Minuten auf mehreren Kanälen zu starten. Zu den Funktionen gehören vorgefertigte Vorlagen für FAQ-Bots, E-Commerce-Assistenten und Code-Review-Agenten sowie anpassbare Trigger, API-Connectoren und Benutzerrollenmanagement. Mit integrierten Test-Suiten, kollaborativem Versionsmanagement und Leistungsdashboards können Organisationen die Antworten der Agenten iterieren, Nutzerinteraktionen überwachen und Workflows anhand von Echtzeitdaten optimieren, was die Deployment-Geschwindigkeit erhöht und den Wartungsaufwand reduziert.
  • KI-Tool für schnelles PV-Systemdesign.
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    Was ist Solaviewer?
    Solaviewer ist eine KI-gesteuerte Plattform, die es Nutzern ermöglicht, ihre eigenen Photovoltaik(PV)-Systeme schnell und effizient zu entwerfen. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche können Kunden in wenigen Minuten PV-Systeme erstellen. Solaviewer bietet auch Funktionen wie Analytik, um Benutzerinteraktionen zu verfolgen und die von Besuchern erstellten Systeme zu überwachen. Diese Plattform zielt darauf ab, die Konversionsraten zu erhöhen, indem sie eine schnelle und intuitive Möglichkeit für die Nutzer bietet, ihre zukünftigen PV-Systeme zu visualisieren.
  • sma-begin ist ein minimalistisches Python-Framework, das Prompt-Ketten, Speichermodule, Tool-Integrationen und Fehlerbehandlung für KI-Agenten bietet.
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    Was ist sma-begin?
    sma-begin richtet eine optimierte Codebasis ein, um KI-gesteuerte Agenten zu erstellen, indem es gängige Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Entscheidungslogik und Ausgabeerzeugung abstrahiert. Im Kern implementiert es eine Agentenschleife, die eine LLM abfragt, die Antwort interpretiert und optional integrierte Tools wie HTTP-Clients, Dateihandler oder benutzerdefinierte Skripte ausführt. Speichermodule ermöglichen es dem Agenten, frühere Interaktionen oder Kontexte abzurufen, während Prompt-Ketten Mehr-Schritt-Workflows unterstützen. Fehlerbehandlung fängt API-Fehler oder ungültige Tool-Ausgaben ab. Entwickler müssen nur die Prompts, Tools und gewünschten Verhaltensweisen definieren. Mit minimalem Boilerplate beschleunigt sma-begin die Prototypentwicklung von Chatbots, Automatisierungsskripten oder domänenspezifischen Assistenten auf jeder Python-unterstützten Plattform.
  • Agent Analytics AI bietet umfassende Leistungsanalysen und Einsichten für KI-Agenten.
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    Was ist Agent Analytics AI?
    Agent Analytics AI wurde entwickelt, um umfassende Leistungsanalysen für KI-Agenten bereitzustellen. Zu den einzigartigen Merkmalen gehören das Verfolgen von Benutzerinteraktionen, das Messen von Schlüssel-Leistungsindikatoren (KPI) und das Bereitstellen umsetzbarer Einsichten zur Verbesserung der operativen Effizienz. Die Plattform nutzt fortgeschrittene Algorithmen zur Datenanalyse, so dass Nutzer ihre KI-Strategien optimieren und systematisch die Ergebnisse der Engagements verbessern können. Durch den Fokus auf die Benutzererfahrung hilft Agent Analytics AI Organisationen sicherzustellen, dass ihre KI-Agenten die beste Leistung erbringen.
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