エージェントの展開

  • Devon est un framework Python pour créer et gérer des agents IA autonomes qui orchestrent des flux de travail à l'aide de LLM et de la recherche vectorielle.
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    Qu'est-ce que Devon ?
    Devon fournit une suite complète d'outils pour définir, orchestrer et exécuter des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs pour l'agent, spécifier des tâches appelables et chaîner des actions en fonction de conditions. Grâce à une intégration transparente avec des modèles linguistiques tels que GPT et des bases de données vectorielles locales, les agents ingèrent et interprètent les entrées utilisateur, récupèrent des connaissances contextuelles et génèrent des plans. Le framework supporte la mémoire à long terme via des backends de stockage modulaires, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées. Des composants de surveillance et de journalisation intégrés permettent un suivi en temps réel des performances de l'agent, tandis qu'une CLI et un SDK facilitent le développement et le déploiement rapides. Convient pour automatiser le support client, les pipelines d'analyse de données et les opérations métier routinières, Devon accélère la création de travailleurs numériques évolutifs.
    Fonctionnalités principales de Devon
    • Orchestration d'agents via SDK Python
    • Intégration avec LLM (OpenAI, Anthropic, etc.)
    • Support de bases de données vectorielles pour la mémoire
    • Définitions modulaires de tâches et de comportements
    • CLI pour la gestion des agents
    • Utilitaires de surveillance et de journalisation
    • Backends de stockage modulaires
  • Plateforme web pour créer des agents IA avec des graphes de mémoire, ingestion de documents et intégration de plugins pour l'automatisation des tâches.
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    Qu'est-ce que Mindcore Labs ?
    Mindcore Labs fournit un environnement sans code et convivial pour les développeurs afin de concevoir et lancer des agents IA. Il dispose d'un système de mémoire basé sur un graphe de connaissances qui conserve le contexte dans le temps, prend en charge l'ingestion de documents et de sources de données, et s'intègre avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent configurer les agents via une interface utilisateur intuitive ou CLI, les tester en temps réel, et les déployer sur des points de terminaison en production. La surveillance intégrée et les analyses aident à suivre les performances et à optimiser le comportement des agents.
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