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community-getriebenen Entwicklung

  • Agent API de HackerGCLASS : un cadre RESTful en Python pour déployer des agents IA avec des outils personnalisés, de la mémoire et des flux de travail.
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    Qu'est-ce que HackerGCLASS Agent API ?
    HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.
    Fonctionnalités principales de HackerGCLASS Agent API
    • Points de terminaison RESTful pour l'exécution d'agents
    • Intégration d'outils personnalisés
    • Gestion de la mémoire et de l'état
    • Configuration de modèles de prompt
    • Orchestration multi-agent
    • Architecture de plugins extensible
  • Overeasy est un framework open-source pour agents AI permettant des assistants autonomes avec mémoire, intégration d'outils et orchestration multi-agent.
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    Qu'est-ce que Overeasy ?
    Overeasy est un framework open-source basé sur Python pour orchestrer des agents IA alimentés par LLM dans diverses disciplines. Il fournit une architecture modulaire pour définir des agents, configurer des stockages de mémoire et intégrer des outils externes tels que APIs, bases de connaissances et bases de données. Les développeurs peuvent se connecter à OpenAI, Azure ou à des points de terminaison LLM auto-hébergés et concevoir des workflows dynamiques impliquant un ou plusieurs agents. Le moteur d'orchestration d'Overeasy gère la délégation des tâches, la prise de décisions et les stratégies de secours, permettant la création de travailleurs numériques robustes pour la recherche, le support client, l'analyse de données, la planification, etc. Une documentation complète et des projets d'exemple accélèrent le déploiement sur Linux, macOS et Windows.
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