Noema Declarative AI est un framework Python open source qui vous permet de définir des flux de travail d'agents d'IA multi-étapes au format YAML/JSON déclaratif. Il intègre des outils personnalisés, gère la mémoire et orchestre des pipelines de raisonnement complexes sans code répétitif.
Noema Declarative AI est un framework Python open source qui vous permet de définir des flux de travail d'agents d'IA multi-étapes au format YAML/JSON déclaratif. Il intègre des outils personnalisés, gère la mémoire et orchestre des pipelines de raisonnement complexes sans code répétitif.
Noema Declarative AI permet aux développeurs et chercheurs de spécifier des agents d'IA et leurs flux de travail de manière déclarative. En écrivant des fichiers de configuration YAML ou JSON, vous définissez des agents, des prompts, des outils et des modules de mémoire. Le runtime Noema analyse ces définitions, charge des modèles de langage, exécute chaque étape de votre pipeline, gère l’état et le contexte, et renvoie des résultats structurés. Cette approche réduit la répétition de code, améliore la reproductibilité et sépare la logique de l'exécution, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, scripts d'automatisation et expériences de recherche.
Qui va utiliser Noema Declarative AI ?
Développeurs d'IA
Ingénieurs en apprentissage automatique
Ingénieurs logiciels
Chercheurs
Comment utiliser Noema Declarative AI ?
Étape 1 : Installer via pip : pip install noema
Étape 2 : Créer un fichier de configuration YAML ou JSON définissant des agents, prompts, outils et modules de mémoire
Étape 3 : Importer Noema dans votre script Python et charger la configuration : from noema import Runner; runner = Runner('config.yaml')
Étape 4 : Initialiser et exécuter : results = runner.run()
Étape 5 : Traiter et analyser les résultats structurés retournés
Plateforme
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Noema Declarative AI
Les fonctionnalités principales
Définition déclarative d'agents via YAML/JSON
Intégration d'outils et API personnalisés
Gestion intégrée de la mémoire et du contexte
Orchestration de workflows multi-étapes
Architecture de plugins extensible
Prise en charge des principaux fournisseurs LLM
Les avantages
Réduit le code répétitif
Améliore la reproductibilité
Simplifie la logique complexe des agents
Sépare la définition de l'exécution
Facilite le prototypage rapide
Améliore la collaboration
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Noema Declarative AI
Construction de chatbots avec raisonnement multi-étapes
Automatisation de pipelines d'extraction et de traitement de données
Intégration de LLM dans les flux de travail d'entreprise
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LangGraph permet aux développeurs Python de construire et d'orchestrer des flux de travail d'agents AI personnalisés en utilisant des pipelines modulaires basés sur des graphes.
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