Herramientas suivi du comportement des agents de alto rendimiento

Accede a soluciones suivi du comportement des agents que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

suivi du comportement des agents

  • Una caja de herramientas basada en Python que permite a los desarrolladores monitorear, registrar, rastrear y visualizar la transparencia en la toma de decisiones de agentes de IA en los flujos de trabajo.
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    ¿Qué es Agent Transparency Tool?
    La herramienta Agent Transparency ofrece un marco completo para instrumentar agentes de IA con funciones de transparencia. Proporciona interfaces de registro para documentar transiciones de estado y decisiones, módulos para calcular métricas clave de transparencia (por ejemplo, puntuaciones de confianza, linaje de decisiones), y paneles de visualización para explorar el comportamiento del agente a lo largo del tiempo. Al integrarse perfectamente con frameworks de agentes populares, genera registros estructurados de transparencia, soporta exportación en formatos JSON o CSV, e incluye utilidades para trazar curvas de transparencia para auditorías y análisis de rendimiento. Este kit permite a los equipos identificar sesgos, hacer depuración de flujos de trabajo y demostrar prácticas responsables de IA.
    Características principales de Agent Transparency Tool
    • APIs de registro estandarizadas para decisiones del agente
    • Módulos de cálculo de métricas de transparencia
    • Paneles de visualización y utilidades de graficado
    • Exportación a JSON/CSV para informes
    • Integración sin problemas con frameworks de agentes populares
  • Crewai orquesta las interacciones entre múltiples agentes de IA, permitiendo resolver tareas colaborativas, planificación dinámica y comunicación de agente a agente.
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    ¿Qué es Crewai?
    Crewai proporciona una biblioteca en Python para diseñar y ejecutar sistemas con múltiples agentes de IA. Los usuarios pueden definir agentes individuales con roles especializados, configurar canales de mensajería para comunicación entre agentes e implementar planificadores dinámicos para asignar tareas en función del contexto en tiempo real. Su arquitectura modular permite integrar diferentes LLM o modelos personalizados para cada agente. Herramientas integradas de registro y monitoreo rastrean conversaciones y decisiones, permitiendo una depuración y mejora iterativa del comportamiento de los agentes.
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