Outils desenvolvimento de chatbot em Python simples et intuitifs

Explorez des solutions desenvolvimento de chatbot em Python conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

desenvolvimento de chatbot em Python

  • Une CLI Python open-source pour construire des agents IA personnalisés avec gestion de mémoire et intégration d'outils externes.
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    Qu'est-ce que Aibot ?
    Aibot est un framework d'agents IA extensible en Python qui fournit une interface en ligne de commande pour configurer et faire fonctionner des chatbots personnalisés. Il prend en charge les API multi-modèles (par exemple, OpenAI, Anthropic), la gestion de l'historique de conversation, la mémoire persistante et l'intégration d'outils via plugins. Les développeurs peuvent définir des compétences, des flux de travail et des actions personnalisées, permettant l'automatisation des tâches, la récupération de connaissances et des réponses dynamiques. Avec des commandes intégrées pour l'initialisation, la configuration et l'exécution, Aibot facilite le développement et le déploiement d'agents conversationnels intelligents.
  • Une intégration basée sur Python connectant les agents IA LangGraph à WhatsApp via Twilio pour des réponses interactives en chat.
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    Qu'est-ce que Whatsapp LangGraph Agent Integration ?
    L'intégration de l'agent LangGraph pour WhatsApp est une implémentation d'exemple montrant le déploiement d'agents IA basés sur LangGraph sur la messagerie WhatsApp. Il utilise Python et FastAPI pour exposer des points d'extrémité webhook pour l'API WhatsApp de Twilio, analysant automatiquement les messages entrants dans le flux de travail du graphique de l'agent. L'agent supporte la préservation du contexte entre les sessions avec des nœuds de mémoire intégrés, l'invocation d'outils pour des tâches spécifiques, et la prise de décision dynamique via des nœuds modulaires de LangGraph. Les développeurs peuvent personnaliser les définitions de graphique, intégrer des API externes supplémentaires, et gérer l'état de la conversation de manière fluide. Cette intégration agit comme un modèle, illustrant le routage des messages, la génération de réponses, la gestion des erreurs et une scalabilité facile pour construire des chatbots interactifs complexes sur WhatsApp.
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