Herramientas クロスプラットフォームアプリケーション de alto rendimiento

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クロスプラットフォームアプリケーション

  • Crea agentes de IA conversacional utilizando el Kit de Desarrollo de Agentes de Google.
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    ¿Qué es Google Agent Development Kit?
    El Kit de Desarrollo de Agentes de Google es un potente conjunto de herramientas diseñado para que los desarrolladores creen agentes conversacionales inteligentes. Proporciona un extenso conjunto de características y herramientas, permitiendo la integración de capacidades de IA en las aplicaciones de manera fluida. Con soporte para comprensión de lenguaje natural, reconocimiento de voz y despliegue multiplataforma, los desarrolladores pueden crear agentes que interactúan con los usuarios a través de la conversación, mejorando significativamente la experiencia del usuario.
    Características principales de Google Agent Development Kit
    • Procesamiento de Lenguaje Natural
    • Reconocimiento de Voz
    • Soporte Multiplataforma
    Pros y Contras de Google Agent Development Kit

    Desventajas

    Ventajas

    Marco flexible y modular para construir agentes AI.
    Soporta sistemas multiagente que permiten coordinación compleja.
    Agosto a modelos y despliegues con amplia compatibilidad.
    Ecosistema rico de herramientas e integraciones con bibliotecas de terceros.
    Listo para despliegue con soporte de contenedores e integración en la nube.
    Marco de evaluación integrado para la valoración sistemática del rendimiento.
    Enfoque en construir agentes AI seguros y confiables.
  • Una interfaz de usuario basada en Streamlit que muestra AIFoundry AgentService para crear, configurar e interactuar con agentes de IA a través de la API.
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    ¿Qué es AIFoundry AgentService Streamlit?
    AIFoundry-AgentService-Streamlit es una demo de código abierto construida con Streamlit que permite a los usuarios desplegar rápidamente agentes de IA mediante la API de AgentService de AIFoundry. La interfaz incluye opciones para seleccionar perfiles de agentes, ajustar parámetros conversacionales como temperatura y tokens máximos, y mostrar el historial de conversaciones. Soporta respuestas en streaming, múltiples entornos de agentes y registra solicitudes y respuestas para depuración. Escribir en Python, simplifica la prueba y validación de diferentes configuraciones de agentes, acelerando el ciclo de prototipo y reduciendo la sobrecarga de integración antes del despliegue en producción.
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