Outils 에이전트 생애주기 simples et intuitifs

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에이전트 생애주기

  • Une bibliothèque Go pour créer et simuler des agents IA concurrents avec capteurs, actionneurs et messagerie pour des environnements multi-agents complexes.
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    Qu'est-ce que multiagent-golang ?
    multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.
    Fonctionnalités principales de multiagent-golang
    • Abstraction d'agent avec capteurs et actionneurs
    • Exécution simultanée des agents avec des goroutines
    • Canaux de messagerie entre agents
    • Simulation d'environnement et gestion d'événements
    • Configuration du cycle de vie des agents et de leur comportement
    • Conception légère et modulaire
  • Divine Agent est une plateforme pour créer et déployer des agents autonomes alimentés par l'IA avec des flux de travail et des intégrations personnalisables.
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    Qu'est-ce que Divine Agent ?
    Divine Agent est une plateforme d'agents IA complète qui simplifie la conception, le développement et le déploiement de travailleurs numériques autonomes. Grâce à son constructeur de flux de travail visuel intuitif, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent sous forme d'une séquence de nœuds, se connecter à n'importe quelle API REST ou GraphQL et choisir parmi des LLM supportés comme OpenAI et Google PaLM. Le module de mémoire intégré conserve le contexte entre les sessions, tandis que les analyses en temps réel suivent l'utilisation, la performance et les erreurs. Après tests, les agents peuvent être déployés en tant que points de terminaison HTTP ou intégrés avec des canaux comme Slack, email et applications personnalisées, permettant une automatisation rapide du support client, des ventes et des tâches de connaissance.
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