Die besten 외부 서비스 통합-Lösungen für Sie

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

외부 서비스 통합

  • Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit Tool-Integration und Multi-LLM-Unterstützung zu erstellen.
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    Was ist X AI Agent?
    X AI Agent bietet eine modulare Architektur zum Erstellen intelligenter Agenten. Es unterstützt nahtlose Integration mit externen Tools und APIs, konfigurierbare Speicher-Module und Multi-LLM-Orchestrierung. Entwickler können benutzerdefinierte Fähigkeiten, Tool-Connectoren und Workflows im Code definieren und dann Agenten bereitstellen, die Daten abrufen, Inhalte erzeugen, Prozesse automatisieren und komplexe Dialoge autonom verwalten.
  • Open-Source-Python-Framework, das autonome KI-Agenten ermöglicht, Aufgaben zu planen, auszuführen und daraus zu lernen, durch LLM-Integration und persistenten Speicher.
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    Was ist AI-Agents?
    AI-Agents bietet eine flexible, modulare Plattform zur Erstellung autonomer, KI-gesteuerter Agenten. Entwickler können Zielsetzungen definieren, Aufgaben verknüpfen und Speichermodule integrieren, um kontextbezogene Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Das Framework unterstützt die Integration mit führenden LLMs über API-Schlüssel, sodass Agenten Ausgaben generieren, bewerten und überarbeiten können. Anpassbare Tool- und Plugin-Unterstützung ermöglichen den Austausch mit externen Diensten wie Web-Scraping, Datenbankabfragen und Berichterstellungswerkzeugen. Durch klare Abstraktionen für Planung, Ausführung und Feedback-Schleifen beschleunigt AI-Agents die Prototypenentwicklung und den Einsatz intelligenter Automatisierungs-Workflows.
  • AgentIn ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von KI-Agenten mit anpassbarem Speicher, Tool-Integration und automatischen Eingabeaufforderungen.
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    Was ist AgentIn?
    AgentIn ist ein auf Python basiertes KI-Agenten-Framework, das die Entwicklung dialog- und aufgabengetriebener Agenten beschleunigt. Es bietet integrierte Speicher-Module zur Kontextpersistenz, dynamische Tool-Integration zum Aufruf externer APIs oder lokaler Funktionen sowie ein flexibles Prompt-Template-System für individuelle Interaktionen. Die Orchestrierung mehrerer Agents ermöglicht parallele Workflows, während Logging und Caching Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit verbessern. Es ist leicht konfigurierbar über YAML oder Python-Code, unterstützt gängige LLM-Anbieter und kann mit eigenen Plugins erweitert werden.
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