Solutions branchements conditionnels pour réussir

Adoptez des outils branchements conditionnels conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

branchements conditionnels

  • Wizard Language est un DSL déclaratif en TypeScript pour définir des agents IA avec orchestration des prompts et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Wizard Language ?
    Wizard Language est un langage spécifique au domaine déclaratif basé sur TypeScript pour rédiger des assistants IA en tant que magiciens. Les développeurs définissent des étapes pilotées par l'intention, des invites, des invocations d'outils, des magasins de mémoire et la logique de branchement dans un DSL concis. En coulisse, Wizard Language compile ces définitions en appels orchestrés à LLM, gérant le contexte, les flux asynchrones et la gestion des erreurs. Il accélère la création de prototypes de chatbots, assistants de récupération de données et flux de travail automatisés en abstrait la conception des prompts et la gestion d'état en composants réutilisables.
    Fonctionnalités principales de Wizard Language
    • DSL déclaratif pour les flux de travail des agents
    • Orchestration des appels LLM et gestion des prompts
    • Intégration d'outils et d'API externes
    • Gestion d'état et de mémoire
    • Branchement conditionnel et gestion des erreurs
    • Architecture plugin pour extensions
    • Contrôle asynchrone du flux
  • LangGraph MCP orchestre des chaînes de prompts LLM à plusieurs étapes, visualise des flux de travail dirigés et gère les flux de données dans les applications AI.
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    Qu'est-ce que LangGraph MCP ?
    LangGraph MCP utilise des graphes acycliques dirigés pour représenter des séquences d’appels LLM, permettant aux développeurs de décomposer des tâches en nœuds avec prompts, entrées et sorties configurables. Chaque nœud correspond à une invocation LLM ou à une transformation de données, facilitant l’exécution paramétrée, le branchement conditionnel et les boucles itératives. Les utilisateurs peuvent sérialiser des graphes au format JSON/YAML, gérer les workflows avec contrôle de version et visualiser les chemins d’exécution. Le framework supporte l’intégration avec plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompts personnalisés et des hooks de plugins pour la pré-traitement, le post-traitement et la gestion des erreurs. LangGraph MCP offre des outils CLI et un SDK Python pour charger, exécuter et surveiller les pipelines d’agents basés sur des graphes, idéal pour l’automatisation, la génération de rapports, les flux conversationnels et les systèmes d’aide à la décision.
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