Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.

Easy Function Call rend l'interaction avec les API Web simple en offrant une interface conviviale. Son objectif est d'améliorer la productivité et de rationaliser le développement des APIs pour les développeurs de tous niveaux. Le produit fournit une documentation et des exemples de code clairs, et ses fonctionnalités principales sont adaptées pour simplifier les tâches API courantes. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant, Easy Function Call dispose des outils nécessaires pour construire et gérer vos interactions avec les API efficacement.

Phind révolutionne la façon dont les développeurs recherchent des solutions en utilisant des algorithmes avancés d'IA pour analyser d'énormes quantités de données. Lorsque vous posez une question, il filtre plusieurs ressources pour fournir des réponses précises et concises qui incluent des exemples pertinents et des références supplémentaires. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer l'efficacité de la programmation, permettant aux développeurs de se concentrer davantage sur la création plutôt que sur la recherche. Que vous soyez en train de résoudre des problèmes de bogues ou de rechercher les meilleures pratiques de codage, Phind veille à ce que vous ayez rapidement des informations fiables à portée de main.

Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.

AI Agent Example est un référentiel de démonstration pratique pour les développeurs et chercheurs souhaitant construire des agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage (LLM). Le projet inclut un code d'exemple pour la planification d'agents, le stockage de mémoire et l'invocation d'outils, illustrant comment intégrer des API externes ou des fonctions personnalisées. Il propose une interface conversationnelle simple qui interprète les intentions de l'utilisateur, formule des plans d'action et exécute des tâches en appelant des outils prédéfinis. Les développeurs peuvent suivre des modèles clairs pour étendre l'agent avec de nouvelles capacités comme la planification d'événements, le scraping web ou le traitement automatisé de données. Offrant une architecture modulaire, ce modèle accélère l'expérimentation avec des workflows pilotés par l'IA et des assistants numériques personnalisés tout en donnant un aperçu de l'orchestration des agents et de la gestion d'état.