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API呼び出し

  • LangGraph-Swift

    LangGraph-Swift permet de composer des pipelines d'agents IA modulaires en Swift avec des LLM, de la mémoire, des outils et une exécution basée sur des graphes.
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    Qu'est-ce que LangGraph-Swift ?
    LangGraph-Swift fournit un DSL basé sur un graphe pour construire des workflows IA en enchaînant des nœuds représentant des actions telles que des requêtes LLM, des opérations de récupération, des appels d'outils et la gestion de la mémoire. Chaque nœud est typé et peut être connecté pour définir l'ordre d'exécution. Le framework supporte des adaptateurs pour des services LLM populaires comme OpenAI, Azure et Anthropic, ainsi que des intégrations d'outils personnalisés pour appeler des APIs ou des fonctions. Il inclut des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte sur plusieurs sessions, des outils de débogage et de visualisation, et une prise en charge multiplateforme pour iOS, macOS et Linux. Les développeurs peuvent étendre les nœuds avec une logique personnalisée, permettant un prototypage rapide de chatbots, de processeurs de documents et d'agents autonomes en Swift natif.
    Fonctionnalités principales de LangGraph-Swift
    • Pipelines modulaires et composables basés sur des graphes
    • Intégration LLM via des adaptateurs
    • Modules de mémoire pour le contexte
    • Intégration d'outils et de APIs
    • DSL Swift typé
    • Utilitaires de débogage et de visualisation
    Avantages et inconvénients de LangGraph-Swift

    Inconvénients

    Limité à l'environnement du langage Swift.
    La documentation et le support communautaire semblent minimes.
    Aucune information explicite sur le statut open-source ou la maintenance active.

    Avantages

    Permet une visualisation avancée des constructions des modèles de langage.
    Facilite les représentations complexes des données linguistiques.
    Conçu spécifiquement pour les développeurs Swift, s'intégrant bien dans l'écosystème Apple.
    Prend en charge les tâches de traitement du langage naturel via une représentation basée sur des graphes.
    Tarification de LangGraph-Swift
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://bsorrentino.github.io/LangGraph-Swift/documentation/langgraph/

  • LLM Functions

    Une bibliothèque Python légère permettant aux développeurs de définir, enregistrer et invoquer automatiquement des fonctions via les sorties des LLM.
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    Qu'est-ce que LLM Functions ?
    LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

  • Agent Starter Pack

    Un cadre open-source de Google Cloud proposant des modèles et des exemples pour créer des agents d'IA conversationnelle avec mémoire, planification et intégration API.
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    Qu'est-ce que Agent Starter Pack ?
    Agent Starter Pack est une boîte à outils pour développeurs qui construit des agents intelligents et interactifs sur Google Cloud. Il offre des modèles en Node.js et Python pour gérer les flux de conversation, maintenir la mémoire à long terme et effectuer des appels d'outils et d'API. Basé sur Vertex AI et Cloud Functions ou Cloud Run, il supporte la planification multi-étapes, le routage dynamique, l'observabilité et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs aux services personnalisés, créer des assistants spécifiques au domaine et déployer des agents évolutifs en quelques minutes.
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