Herramientas 멀티턴 대화 de alto rendimiento

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멀티턴 대화

  • Un motor prototipo para gestionar el contexto conversacional dinámico, permitiendo que los agentes AGI prioricen, recuperen y resuman memorias de interacción.
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    ¿Qué es Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype?
    El Prototipo del motor de contexto cognitivo AGI (CCE) centrado en el contexto proporciona un conjunto de herramientas robusto para que los desarrolladores implementen agentes de IA conscientes del contexto. Aprovecha incrustaciones vectoriales para almacenar interacciones históricas con el usuario, permitiendo una recuperación eficiente de fragmentos relevantes de contexto. El motor resume automáticamente conversaciones extensas para ajustarse a los límites de tokens de los modelos de lenguaje, asegurando continuidad y coherencia en diálogos de múltiples turnos. Los desarrolladores pueden configurar estrategias de priorización del contexto, gestionar ciclos de vida de la memoria e integrar pipelines de recuperación personalizados. CCE soporta arquitecturas modulares de plugins para proveedores de incrustaciones y backends de almacenamiento, brindando flexibilidad para escalar en diversos proyectos. Con API integradas para almacenar, consultar y resumir el contexto, CCE facilita la creación de aplicaciones conversacionales personalizadas, asistentes virtuales y agentes cognitivos que requieren retención a largo plazo de memoria.
    Características principales de Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype
    • Almacenamiento de contexto con incrustaciones vectoriales
    • Recuperación de contexto relevante
    • Resumen automatizado de conversaciones
    • Estrategias de priorización de contexto
    • Arquitectura de plugins modulares
    • Gestión persistente de memoria
  • Una demostración de agente de IA minimalista basada en Python que presenta modelos conversacionales GPT con memoria e integración de herramientas.
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    ¿Qué es DemoGPT?
    DemoGPT es un proyecto de Python de código abierto diseñado para demostrar los conceptos básicos de los agentes de IA utilizando los modelos GPT de OpenAI. Implementa una interfaz conversacional con memoria persistente guardada en archivos JSON, permitiendo interacciones contextuales en diferentes sesiones. El marco soporta ejecución dinámica de herramientas, como búsquedas en la web, cálculos y extensiones personalizadas, mediante una arquitectura al estilo plugin. Configurando simplemente tu clave API de OpenAI e instalando dependencias, los usuarios pueden ejecutar DemoGPT localmente para crear prototipos de chatbots, explorar flujos de diálogo en múltiples turnos y probar flujos de trabajo impulsados por agentes. Esta demostración completa ofrece una base práctica para que desarrolladores e investigadores construyan, personalicen y experimenten con agentes potenciados por GPT en escenarios del mundo real.
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