Outils логирование выполнения simples et intuitifs

Explorez des solutions логирование выполнения conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

логирование выполнения

  • Un framework Java pour orchestrer des flux de travail IA sous forme de graphes orientés avec intégration LLM et appels d'outils.
    0
    0
    Qu'est-ce que LangGraph4j ?
    LangGraph4j représente les opérations d'agents IA — appels LLM, invocations de fonctions, transformations de données — sous forme de nœuds dans un graphe orienté, avec des arêtes modélisant le flux de données. Vous créez un graphe, ajoutez des nœuds pour chat, embeddings, API externes ou logique personnalisée, les connectez, puis exécutez. Le framework gère l'ordre d'exécution, la mise en cache, la journalisation des entrées et sorties, et permet d'étendre avec de nouveaux types de nœuds. Il supporte le traitement synchrone et asynchrone, idéal pour chatbots, questions-réponses et pipelines complexes de raisonnement.
  • Une plateforme d'agents IA automatisant les flux de travail en sciences des données en générant du code, en interrogeant des bases de données et en visualisant les données de manière transparente.
    0
    0
    Qu'est-ce que Cognify ?
    Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.
Vedettes