Outils agents de support client simples et intuitifs

Explorez des solutions agents de support client conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

agents de support client

  • Layra est un framework Python open-source qui orchestre des agents LLM multi-outils avec mémoire, planification et intégration de plugins.
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    Qu'est-ce que Layra ?
    Layra est conçue pour simplifier le développement d'agents alimentés par LLM en fournissant une architecture modulaire qui s'intègre avec divers outils et stockages de mémoire. Elle comprend un planificateur qui divise les tâches en sous-objectifs, un module de mémoire pour stocker la conversation et le contexte, et un système de plugins pour connecter des APIs externes ou des fonctions personnalisées. Layra supporte aussi l'orchestration de plusieurs instances d'agents pour collaborer sur des workflows complexes, en permettant une exécution en parallèle et la délégation de tâches. Avec des abstractions claires pour les outils, la mémoire et la définition de politiques, les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour le support client, l'analyse de données, RAG, et plus encore. Elle est indépendante du backend de modélisation, supportant OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux.
    Fonctionnalités principales de Layra
    • Intégration modulaire d'outils
    • Moteur de planification pour la décomposition des tâches
    • Gestion de la mémoire pour la conservation du contexte
    • Système de plugins pour APIs externes
    • Orchestration multi-agent
    • Support de modèles indépendant du framework (OpenAI, Hugging Face, LLM locaux)
  • Nuzon-AI est un cadre d'agent IA extensible permettant aux développeurs de créer des agents de chat personnalisables avec mémoire et support de plugins.
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    Qu'est-ce que Nuzon-AI ?
    Nuzon-AI fournit un cadre d'agent basé sur Python qui permet de définir des tâches, de gérer la mémoire conversationnelle et d'étendre les capacités via des plugins. Il prend en charge l'intégration avec des grands LLM (OpenAI, modèles locaux), permettant aux agents d'effectuer des interactions web, de l'analyse de données et des flux de travail automatisés. L'architecture comprend un registre de compétences, un système d'invocation d'outils et une couche d'orchestration multi-agents, vous permettant de composer des agents pour le support client, l'assistance à la recherche et la productivité personnelle. Grâce à des fichiers de configuration, vous pouvez personnaliser le comportement de chaque agent, la politique de rétention de la mémoire et la journalisation pour le débogage ou la conformité.
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