Herramientas многоступенчатое reasoning más usadas

Descubre por qué estas herramientas многоступенчатое reasoning son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

многоступенчатое reasoning

  • Un agente AI minimalista en Python que usa LLM de OpenAI para razonamiento multi-paso y ejecución de tareas mediante LangChain.
    0
    0
    ¿Qué es Minimalist Agent?
    Minimalist Agent ofrece un marco básico para construir agentes AI en Python. Aprovecha las clases de agentes de LangChain y la API de OpenAI para realizar razonamiento en múltiples pasos, seleccionar herramientas de manera dinámica y ejecutar funciones. Puedes clonar el repositorio, configurar tu clave API de OpenAI, definir herramientas o endpoints personalizados, y ejecutar el script CLI para interactuar con el agente. El diseño se enfoca en claridad y extensibilidad, facilitando el estudio, modificación y ampliación de comportamientos principales del agente para experimentación o enseñanza.
  • Un framework de Python de código abierto para construir agentes impulsados por LLM con memoria, integración de herramientas y planificación de tareas en múltiples pasos.
    0
    0
    ¿Qué es LLM-Agent?
    LLM-Agent es un marco ligero y extensible para construir agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Proporciona abstracciones para memoria de conversación, plantillas de prompts dinámicas e integración fluida de herramientas o APIs personalizadas. Los desarrolladores pueden orquestar procesos de razonamiento en múltiples pasos, mantener estado a través de interacciones y automatizar tareas complejas como recuperación de datos, generación de informes y soporte de decisiones. Al combinar la gestión de memoria con el uso de herramientas y planificación, LLM-Agent facilita el desarrollo de agentes inteligentes y orientados a tareas en Python.
Destacados