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переиспользуемые компоненты

  • Wizard Language est un DSL déclaratif en TypeScript pour définir des agents IA avec orchestration des prompts et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Wizard Language ?
    Wizard Language est un langage spécifique au domaine déclaratif basé sur TypeScript pour rédiger des assistants IA en tant que magiciens. Les développeurs définissent des étapes pilotées par l'intention, des invites, des invocations d'outils, des magasins de mémoire et la logique de branchement dans un DSL concis. En coulisse, Wizard Language compile ces définitions en appels orchestrés à LLM, gérant le contexte, les flux asynchrones et la gestion des erreurs. Il accélère la création de prototypes de chatbots, assistants de récupération de données et flux de travail automatisés en abstrait la conception des prompts et la gestion d'état en composants réutilisables.
  • Council est un cadre modulaire pour l'orchestration d'agents d'IA avec des chaînes personnalisables, des rôles et des intégrations d'outils.
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    Qu'est-ce que Council ?
    Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.
  • Un framework Java pour orchestrer des flux de travail IA sous forme de graphes orientés avec intégration LLM et appels d'outils.
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    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 boîte à outils Python fournissant des pipelines modulaires pour créer des agents alimentés par LLM avec mémoire, intégration d'outils, gestion de prompts et flux de travail personnalisés.
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    Qu'est-ce que Modular LLM Architecture ?
    L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.
  • Un cadre JavaScript pour construire des agents d'IA avec intégration dynamique d'outils, mémoire et orchestration de flux de travail.
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    Qu'est-ce que Modus ?
    Modus est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA en fournissant des composants principaux pour l'intégration de LLM, le stockage de mémoire et l'orchestration d'outils. Il supporte des bibliothèques d'outils basées sur des plugins, permettant aux agents d'exécuter des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'exécution d'actions. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents peuvent maintenir le contexte de conversation et apprendre au fil des interactions. Son architecture extensible accélère le développement et le déploiement de l'IA dans diverses applications.
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