Outils кастомизированные подсказки simples et intuitifs

Explorez des solutions кастомизированные подсказки conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

кастомизированные подсказки

  • LazyLLM est un framework Python permettant aux développeurs de créer des agents IA intelligents avec une mémoire personnalisée, une intégration d'outils et des flux de travail.
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    Qu'est-ce que LazyLLM ?
    LazyLLM propose des API externes ou des utilitaires personnalisés. Les agents exécutent des tâches définies via des flux de travail séquentiels ou à embranchements, prenant en charge une opération synchrone ou asynchrone. LazyLLM offre également des outils intégrés de journalisation, de test et des points d'extension pour personnaliser les prompts ou les stratégies de récupération. En gérant l'orchestration sous-jacente des appels LLM, la gestion de la mémoire et l'exécution des outils, LazyLLM permet une prototypification rapide et le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots, et de scripts d'automatisation avec peu de code standard.
  • Un modèle démontrant comment orchestrer plusieurs agents IA sur AWS Bedrock pour résoudre collectivement des flux de travail.
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    Qu'est-ce que AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint ?
    AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint offre un cadre modulaire pour implémenter une architecture multi-agent sur AWS Bedrock. Il inclut un exemple de code pour définir les rôles d'agents — planificateur, chercheur, exécuteur et évaluateur — qui collaborent via des files d'attente de messages partagées. Chaque agent peut invoquer différents modèles Bedrock avec des invites personnalisées et transmettre des sorties intermédiaires aux agents suivants. La journalisation intégrée avec CloudWatch, les modèles de gestion des erreurs et la prise en charge de l'exécution synchrone ou asynchrone illustrent comment gérer la sélection de modèles, les tâches par lots et l'orchestration de bout en bout. Les développeurs clonant le dépôt, configurent les rôles IAM AWS et les points de terminaison Bedrock, puis déploient via CloudFormation ou CDK. Le design open source encourage l'extension des rôles, la mise à l'échelle des agents par tâche, et l'intégration avec S3, Lambda et Step Functions.
  • SwarmZero est un framework Python qui orchestre plusieurs agents basés sur LLM collaborant sur des tâches avec des workflows guidés par des rôles.
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    Qu'est-ce que SwarmZero ?
    SwarmZero offre un environnement open-source évolutif pour définir, gérer et exécuter des essaims d'agents IA. Les développeurs peuvent déclarer des rôles d'agents, personnaliser des invites et chaîner des workflows via une API d'orchestrateur unifiée. Le framework s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM, supporte des extensions de plugins et enregistre les données de session pour le débogage et l'analyse de performance. Que ce soit pour coordonner des bots de recherche, des créateurs de contenu ou des analyseurs de données, SwarmZero rationalise la collaboration multi-agent et garantit des résultats reproductibles et transparents.
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