Outils 사용자 지정 작업 simples et intuitifs

Explorez des solutions 사용자 지정 작업 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

사용자 지정 작업

  • AgentLab fournit une interface low-code pour créer des travailleurs numériques alimentés par l'IA automatisant les flux de travail ServiceNow via des intégrations LLM.
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    Qu'est-ce que AgentLab ?
    AgentLab est un cadre ServiceNow pour créer des agents IA — aussi appelés travailleurs numériques — à l’aide d’un éditeur visuel drag-and-drop. Les utilisateurs lient de grands modèles de langage avec des tableaux ServiceNow, définissent des intentions et des actions, et orchestrent des flux de travail pour des tâches telles que la résolution d’incidents, les approbations de changements et la récupération de connaissances. Les agents peuvent être testés dans des sandboxes intégrées, versionnés et surveillés en temps réel. Avec des connecteurs pour API externes et interfaces chat, AgentLab permet le déploiement sur des portails, Microsoft Teams et Slack. La plateforme offre des contrôles de gouvernance, des pistes d’audit et des tableaux de bord d’analyses pour assurer la conformité et la performance à grande échelle.
    Fonctionnalités principales de AgentLab
    • Constructeur de flux de travail et dialogue visuel
    • Connecteurs LLM intégrés
    • Intégration de données ServiceNow
    • Support pour actions et scripts personnalisés
    • Tests dans sandbox et gestion des versions
    • Surveillance en temps réel et analyses
  • Une plateforme RL open-source inspirée de Minecraft permettant aux agents IA d'apprendre des tâches complexes dans des environnements sandbox 3D personnalisables.
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    Qu'est-ce que MineLand ?
    MineLand fournit un environnement sandbox 3D flexible inspiré de Minecraft pour former des agents d'apprentissage par renforcement. Il dispose d’API compatibles Gym pour une intégration transparente avec des bibliothèques RL existantes telles que Stable Baselines, RLlib, et des implémentations personnalisées. Les utilisateurs ont accès à une bibliothèque de tâches, notamment collecte de ressources, navigation et défis de construction, chacun avec une difficulté et une structure de récompense configurables. Le rendu en temps réel, les scénarios multi-agent et les modes sans interface graphique permettent un entraînement évolutif et des benchmarks. Les développeurs peuvent concevoir de nouvelles cartes, définir des fonctions de récompense personnalisées, et ajouter des capteurs ou contrôles supplémentaires. La base de code open-source de MineLand favorise la recherche reproductible, le développement collaboratif, et le prototypage rapide d’agents IA dans des mondes virtuels complexes.
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