Herramientas sensibilité au contexte de alto rendimiento

Accede a soluciones sensibilité au contexte que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

sensibilité au contexte

  • Un marco que integra el diálogo basado en LLM en sistemas multiagentes JaCaMo para habilitar agentes conversacionales orientados a objetivos.
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    ¿Qué es Dial4JaCa?
    Dial4JaCa es un plugin de biblioteca Java para la plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta los mensajes entre agentes, codifica las intenciones del agente y las enruta a través de backend LLM (OpenAI, modelos locales). Gestiona el contexto del diálogo, actualiza las bases de creencias e integra la generación de respuestas directamente en los ciclos de razonamiento AgentSpeak(L). Los desarrolladores pueden personalizar las indicaciones, definir artefactos de diálogo y manejar llamadas asincrónicas, permitiendo a los agentes interpretar enunciados del usuario, coordinar tareas y recuperar información externa en lenguaje natural. Su diseño modular soporta gestión de errores, registro en logs y selección de múltiples LLM, ideal para investigación, educación y prototipado rápido de sistemas multiagentes conversacionales.
    Características principales de Dial4JaCa
    • Integración de LLM para AgentSpeak(L)
    • Definiciones de artefactos de diálogo
    • Gestión de memoria de contexto
    • Personalización de prompts y adaptadores API
    • Manejo asincrónico de mensajes
    • Actualizaciones de creencias y objetivos
  • MInD proporciona gestión de memoria para agentes basados en LLM para grabar, recuperar y resumir información contextual a través de sesiones.
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    ¿Qué es MInD?
    MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.
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