Herramientas kontextbezogene Speicherung de alto rendimiento

Accede a soluciones kontextbezogene Speicherung que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

kontextbezogene Speicherung

  • Agentic-Systems es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir agentes de IA modulares con herramientas, memoria y funciones de orquestación.
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    ¿Qué es Agentic-Systems?
    Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.
    Características principales de Agentic-Systems
    • Arquitectura modular de agentes
    • Almacenes de memoria intercambiables
    • Integración de herramientas personalizadas
    • Orquestación y programación de tareas
    • Colaboración multi-agente
    • Interfaz CLI
  • El SDK Connery permite a los desarrolladores construir, probar y desplegar agentes de IA con memoria y soporte de múltiples modelos, con integraciones de herramientas.
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    ¿Qué es Connery SDK?
    El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.
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