Die besten 사용자 지정 작업-Lösungen für Sie

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

사용자 지정 작업

  • AgentLab bietet eine Low-Code-Schnittstelle zur Erstellung KI-gestützter digitaler Mitarbeiter, die ServiceNow-Workflows mithilfe von LLM-Integrationen automatisieren.
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    Was ist AgentLab?
    AgentLab ist ein ServiceNow-Rahmenwerk zum Erstellen von KI-Agenten – auch digitale Mitarbeiter genannt – mit einem visuellen Drag-and-Drop-Editor. Benutzer verbinden große Sprachmodelle mit ServiceNow-Tabellen, definieren Absichten und Aktionen und orchestrieren Workflows für Aufgaben wie Vorfallbehebung, Änderungsfreigaben und Wissensabfragen. Agenten können in integrierten Sandboxes getestet, versioniert und in Echtzeit überwacht werden. Mit Konnektoren für externe APIs und Chat-Interfaces ermöglicht AgentLab die Bereitstellung auf Portalen, Microsoft Teams und Slack. Die Plattform bietet Governance-Kontrollen, Prüfpfade und Analyse-Dashboards, um Compliance und Leistung im großen Maßstab sicherzustellen.
    AgentLab Hauptfunktionen
    • Visueller Workflow- und Dialog-Builder
    • Integrierte LLM-Konnekoren
    • ServiceNow-Datenintegration
    • Individuelle Aktionen und Skriptunterstützung
    • Sandbox-Tests und Versionierung
    • Echtzeitüberwachung und Analysen
  • Eine Open-Source-Minecraft-inspirierte RL-Plattform, die KI-Agenten ermöglicht, komplexe Aufgaben in anpassbaren 3D-Sandbox-Umgebungen zu erlernen.
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    Was ist MineLand?
    MineLand stellt eine flexible 3D-Sandbox-Umgebung inspiriert von Minecraft bereit, um Verstärkungslern-Agenten zu trainieren. Es verfügt über Gym-kompatible APIs für nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und eigenen Implementierungen. Nutzer erhalten Zugriff auf eine Bibliothek von Aufgaben, darunter Ressourcensammlung, Navigation und Konstruktionsherausforderungen, jede mit konfigurierbarer Schwierigkeit und Belohnungsstruktur. Echtzeit-Rendering, Multi-Agenten-Szenarien und Headless-Modi ermöglichen skalierbares Training und Benchmarking. Entwickler können neue Karten entwerfen, eigene Belohnungsfunktionen definieren und zusätzliche Sensoren oder Steuerungen integrieren. MineLand’s Open-Source-Codebasis fördert reproduzierbare Forschung, kollaborative Entwicklung und schnelles Prototyping von KI-Agenten in komplexen virtuellen Welten.
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