Herramientas コンテキストの持続性 de alto rendimiento

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コンテキストの持続性

  • Un marco basado en Go que permite a los desarrolladores construir, probar y ejecutar agentes de IA con razonamiento en cadena en proceso y herramientas personalizables.
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    ¿Qué es Goated Agents?
    Goated Agents simplifica la construcción de sistemas autónomos sofisticados impulsados por IA en Go. Al incrustar el procesamiento en cadena directamente en el tiempo de ejecución del lenguaje, los desarrolladores pueden implementar razonamiento de múltiples pasos con registros de razonamiento intermedios transparentes. La biblioteca ofrece una API de definición de herramientas, permitiendo a los agentes llamar a servicios externos, bases de datos o módulos de código personalizados. La gestión de memoria permite mantener un contexto persistente a través de las interacciones. La arquitectura de plugins facilita la extensión de capacidades principales, como envoltorios de herramientas, registro y monitoreo. Goated Agents aprovecha el rendimiento y la tipificación estática de Go para ofrecer una ejecución eficiente y confiable del agente. Ya sea para construir chatbots, pipelines de automatización o prototipos de investigación, Goated Agents proporciona los componentes básicos para orquestar flujos complejos de razonamiento e integrar inteligencia impulsada por LLM de manera transparente en aplicaciones Go.
    Características principales de Goated Agents
    • Razón en cadena en proceso
    • API de definición de herramientas personalizables
    • Gestión de memoria para mantener el contexto
    • Arquitectura de plugins para extensiones
    • Razón de múltiples pasos con registros transparentes
    • Soporte para integración LLM
    • Implementación segura en Go con tipos
    • Orquestación y ejecución del agente
  • AgentIn es un marco de trabajo de Python de código abierto para construir agentes inteligentes con memoria personalizable, integración de herramientas y generación automática de prompts.
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    ¿Qué es AgentIn?
    AgentIn es un marco basado en Python para crear agentes de IA que acelera el desarrollo de agentes conversacionales y orientados a tareas. Ofrece módulos de memoria integrados para mantener el contexto, integración dinámica de herramientas para llamar a APIs externas o funciones locales, y un sistema flexible de plantillas de prompts para interacciones personalizadas. La orquestación de múltiples agentes permite flujos de trabajo en paralelo, mientras que el registro y el caché mejoran la fiabilidad y la capacidad de auditoría. Es fácilmente configurable mediante YAML o código Python, soporta principales proveedores de LLM y puede extenderse con plugins personalizados para capacidades específicas de dominio.
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