ggfai fournit une interface unifiée pour définir des objectifs, gérer le raisonnement à plusieurs étapes et maintenir le contexte de conversation avec des modules de mémoire. Il prend en charge des intégrations d'outils personnalisables pour appeler des services ou APIs externes, des flux d'exécution asynchrones et des abstractions sur les modèles GPT d'OpenAI. L'architecture de plugins du cadre vous permet d'échanger des backends de mémoire, des magasins de connaissances et des modèles d'action, simplifiant l'orchestration d'agents dans des tâches telles que le support client, la récupération de données ou les assistants personnels.

FastGPT sert de cadre complet pour le développement et le déploiement d’agents IA, conçu pour simplifier la création d’applications intelligentes et basées sur la connaissance. Il intègre des connecteurs de données pour l’ingestion de documents, bases de données et API, effectue le prétraitement et l’intégration, et invoque des modèles locaux ou cloud pour l’inférence. Un moteur de génération augmentée par récupération (RAG) permet une récupération dynamique des connaissances, tandis qu’un éditeur de flux visuel drag-and-drop permet aux utilisateurs d’orchester des workflows multi-étapes avec une logique conditionnelle. FastGPT supporte des prompts personnalisés, le réglage des paramètres et des interfaces de plugins pour étendre la fonctionnalité. Vous pouvez déployer des agents en tant que services web, chatbots ou points d’API, avec des tableaux de bord de surveillance et des options de mise à l’échelle.