Jaaz es un marco de agentes AI basado en Node.js que permite a los desarrolladores construir bots de conversación personalizables con memoria e integración de herramientas.
Jaaz es un framework extensible de agentes AI diseñado para crear soluciones altamente interactivas de chatbots y asistentes de voz. Construido sobre Node.js y JavaScript, proporciona módulos centrales para gestión de diálogos, memoria con contexto y la integración de APIs de terceros, permitiendo el uso dinámico de herramientas durante las conversaciones. Los desarrolladores pueden definir habilidades personalizadas, aprovechar modelos de lenguaje grande para comprensión del lenguaje natural e integrar motores de conversión de voz a texto y de texto a voz para experiencias habilitadas por voz. La arquitectura modular de Jaaz simplifica el despliegue en infraestructuras en la nube y locales, soportando prototipado rápido y flujos de trabajo de nivel productivo.
Características principales de Jaaz
Gestión de diálogos de múltiples turnos
Memoria a largo plazo basada en contexto
Integración de herramientas y APIs mediante plugins
MemGPT utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para proporcionar a los usuarios generación de contenido a medida, automatizar tareas mundanas y agilizar flujos de trabajo. Puede ayudar en la gestión de proyectos al rastrear tareas, plazos y herramientas de colaboración en equipo. Los usuarios también pueden aprovechar sus características de conocimiento contextual para obtener información mientras trabajan en varios proyectos.
Plataforma web para construir agentes de IA con gráficos de memoria, ingestión de documentos e integración de complementos para automatización de tareas.
Mindcore Labs proporciona un entorno sin código y amigable para desarrolladores para diseñar y lanzar agentes de IA. Cuenta con un sistema de memoria de gráficos de conocimiento que mantiene el contexto en el tiempo, soporta la ingestión de documentos y fuentes de datos, e integra con APIs externas y complementos. Los usuarios pueden configurar agentes mediante una interfaz intuitiva o CLI, probar en tiempo real y desplegar en endpoints de producción. El monitoreo y análisis integrados ayudan a rastrear el rendimiento y optimizar los comportamientos del agente.