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Outils aufgabenorientierte Agenten simples et intuitifs

Explorez des solutions aufgabenorientierte Agenten conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

aufgabenorientierte Agenten

  • Semi Agent

    Un cadre Python léger pour construire des agents IA autonomes avec mémoire, planification et exécution d'outils alimentée par LLM.
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    Qu'est-ce que Semi Agent ?
    Semi Agent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA capables de planifier, d’exécuter des actions et de se souvenir du contexte au fil du temps. Il s’intègre avec des modèles linguistiques populaires, supporte la définition d’outils pour des fonctionnalités personnalisées et maintient une mémoire conversationnelle ou orientée tâche. Les développeurs peuvent définir des plans étape par étape, relier des API externes ou scripts en tant qu’outils, et exploiter la journalisation intégrée pour déboguer et optimiser le comportement des agents. Son design open-source et sa base Python permettent une personnalisation, une extensibilité et une intégration simples dans des pipelines existants.
    Fonctionnalités principales de Semi Agent
    • Intégration LLM (OpenAI, HuggingFace)
    • Exécution d’outils personnalisés
    • Gestion de mémoire contextuelle
    • Module de planification par étapes
    • Journalisation détaillée et débogage

  • Hyperbolic Time Chamber

    Hyperbolic Time Chamber permet aux développeurs de créer des agents IA modulaires avec une gestion avancée de la mémoire, une chaînée de prompts et une intégration d'outils personnalisés.
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    Qu'est-ce que Hyperbolic Time Chamber ?
    Hyperbolic Time Chamber fournit un environnement flexible pour construire des agents IA en proposant des composants pour la gestion de la mémoire, l'orchestration de la fenêtre contextuelle, la chaînée de prompts, l'intégration d'outils et le contrôle d'exécution. Les développeurs définissent le comportement des agents via des blocs modulaires, configurent des mémoires personnalisées (courte et longue durée) et connectent des API externes ou des outils locaux. Le framework inclut le support asynchrone, la journalisation et des utilitaires de débogage, permettant une itération rapide et un déploiement d'agents conversationnels ou axés sur les tâches sophistiqués dans des projets Python.

  • AgentIn

    AgentIn est un framework open-source Python pour créer des agents IA avec mémoire personnalisable, intégration d'outils et génération automatique de prompts.
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    Qu'est-ce que AgentIn ?
    AgentIn est un framework IA basé sur Python conçu pour accélérer le développement d'agents conversationnels et orientés tâche. Il offre des modules de mémoire intégrés pour persister le contexte, une intégration dynamique d'outils pour appeler des API externes ou des fonctions locales, et un système flexible de templates de prompts pour des interactions personnalisées. L'orchestration multi-agents permet des workflows en parallèle, tandis que la journalisation et le cache améliorent la fiabilité et la traçabilité. Facilement configurable via YAML ou code Python, AgentIn supporte les principaux fournisseurs LLM et peut être étendu avec des plugins personnalisés pour des capacités spécifiques au domaine.
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