icon
Herramientas de IA Agentes de IA MCP Clasificación Enviar y Publicitar
Iniciar Sesión

Herramientas LLaMA整合 más usadas

Descubre por qué estas herramientas LLaMA整合 son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

LLaMA整合

  • Local LLM with Function Calling

    Un marco para ejecutar modelos de lenguaje grandes locales con soporte para llamadas a funciones para el desarrollo de agentes de IA fuera de línea.
    0
    0
    ¿Qué es Local LLM with Function Calling?
    Local LLM con llamadas a funciones permite a los desarrolladores crear agentes de IA que funcionan completamente en hardware local, eliminando preocupaciones de privacidad de datos y dependencias en la nube. El marco incluye código de ejemplo para integrar LLMs locales como LLaMA, GPT4All u otros modelos de peso abierto, y demuestra cómo configurar esquemas de funciones que el modelo puede invocar para realizar tareas como obtener datos, ejecutar comandos shell o interactuar con API. Los usuarios pueden ampliar el diseño definiendo endpoints de funciones personalizadas, ajustando indicaciones y gestionando respuestas de funciones. Esta solución ligera simplifica la creación de asistentes de IA offline, chatbots y herramientas de automatización para una amplia gama de aplicaciones.
    Características principales de Local LLM with Function Calling
    • Integración de LLM local
    • Soporte para llamadas a funciones
    • Esquemas de funciones de ejemplo
    • Plantillas de indicaciones personalizables
    • Despliegue de agentes IA offline
    • Soporte para múltiples modelos locales (LLaMA, GPT4All)

  • A2A SDK

    El SDK A2A permite a los desarrolladores definir, orquestar e integrar múltiples agentes de IA sin problemas en aplicaciones Python.
    0
    0
    ¿Qué es A2A SDK?
    El SDK A2A es un conjunto de herramientas para que los desarrolladores construyan, encadenen y gestionen agentes de IA en Python. Proporciona APIs para definir comportamientos de agentes mediante prompts o código, conectar agentes en pipelines o flujos de trabajo, y habilitar el envío de mensajes asíncronos. Las integraciones con OpenAI, Llama, Redis y servicios REST permiten que los agentes obtengan datos, llamen funciones y almacenen estados. Una interfaz de usuario integrada supervisa la actividad de los agentes, mientras que el diseño modular garantiza que puedas extender o reemplazar componentes para adaptarse a casos de uso personalizados.
Destacados