SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

LangGraph-Chatchat fonctionne comme un plugin de gestion de mémoire pour le framework conversationnel ChatChat, utilisant le modèle de base de données graphe de LangGraph pour stocker et récupérer le contexte de la conversation. Pendant l'exécution, les entrées utilisateur et les réponses de l'agent sont converties en nœuds sémantiques avec des relations, formant un graphe de connaissances complet. Cette structure permet des requêtes efficaces des interactions passées basées sur des métriques de similarité, des mots-clés ou des filtres personnalisés. Le plugin supporte la configuration de la persistance de mémoire, la fusion de nœuds et les politiques TTL, garantissant une conservation du contexte pertinent sans surcharge. Avec des sérialisateurs et des adaptateurs intégrés, LangGraph-Chatchat s’intègre parfaitement dans des déploiements ChatChat, offrant aux développeurs une solution robuste pour construire des agents IA capables de maintenir une mémoire à long terme, d’améliorer la pertinence des réponses et de gérer des flux de dialogue complexes.