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Outils diálogo multi-turno simples et intuitifs

Explorez des solutions diálogo multi-turno conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

diálogo multi-turno

  • Agent Starter Pack

    Un cadre open-source de Google Cloud proposant des modèles et des exemples pour créer des agents d'IA conversationnelle avec mémoire, planification et intégration API.
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    Qu'est-ce que Agent Starter Pack ?
    Agent Starter Pack est une boîte à outils pour développeurs qui construit des agents intelligents et interactifs sur Google Cloud. Il offre des modèles en Node.js et Python pour gérer les flux de conversation, maintenir la mémoire à long terme et effectuer des appels d'outils et d'API. Basé sur Vertex AI et Cloud Functions ou Cloud Run, il supporte la planification multi-étapes, le routage dynamique, l'observabilité et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs aux services personnalisés, créer des assistants spécifiques au domaine et déployer des agents évolutifs en quelques minutes.
    Fonctionnalités principales de Agent Starter Pack
    • Cadre de conversation avec dialogue multi-tours
    • Gestion de mémoire à long terme
    • Raisonnement et planification multi-étapes
    • Connecteurs pour appels d'API et d'outils
    • Intégration avec Vertex AI LLMs
    • Déploiement sur Cloud Functions ou Cloud Run
    • Observabilité via Cloud Logging et Monitoring
    Avantages et inconvénients de Agent Starter Pack

    Inconvénients

    Aucune information explicite sur les prix disponible sur la page.
    Complexité potentielle lors de la personnalisation des modèles pour les utilisateurs sans connaissances avancées.
    La documentation peut nécessiter une familiarité préalable avec Google Cloud et les concepts d'agents IA.

    Avantages

    Les modèles préconçus permettent un développement rapide des agents IA.
    L'intégration avec Vertex AI permet une expérimentation et une évaluation efficaces.
    Infrastructure prête pour la production supportant un déploiement fiable avec surveillance et CI/CD.
    Hautement personnalisable et extensible pour divers cas d'utilisation.
    Open source sous licence Apache 2.0 facilitant la contribution communautaire et la transparence.

  • MCP-Ollama-Client

    Un client CLI pour interagir avec les modèles LLM Ollama localement, permettant la chat multi-turn, la diffusion en continu et la gestion des prompts.
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    Qu'est-ce que MCP-Ollama-Client ?
    MCP-Ollama-Client fournit une interface unifiée pour communiquer avec les modèles linguistiques d’Ollama exécutés localement. Il supporte des dialogues duplex complets avec un suivi automatique de l’historique, un streaming en direct des tokens de complétion et des modèles de prompt dynamiques. Les développeurs peuvent choisir parmi les modèles installés, personnaliser des hyperparamètres tels que la température et le nombre maximum de tokens, et surveiller les métriques d’utilisation directement dans le terminal. Le client expose une enveloppe API simple de type REST pour l’intégration dans des scripts d’automatisation ou des applications locales. Avec un rapport d’erreur intégré et une gestion de configuration, il facilite le développement et le test des workflows alimentés par LLM sans dépendre d’API externes.

  • DemoGPT

    Une démonstration minimaliste d'un agent AI basé sur Python, présentant les modèles de conversation GPT avec mémoire et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que DemoGPT ?
    DemoGPT est un projet Python open-source conçu pour démontrer les concepts fondamentaux des agents IA utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il implémente une interface conversationnelle avec mémoire persistante sauvegardée dans des fichiers JSON, permettant des interactions contextuelles entre sessions. Le framework supporte l'exécution dynamique d'outils, comme la recherche web, le calcul et des extensions personnalisées, via une architecture de style plugin. En configurant simplement votre clé API OpenAI et en installant les dépendances, les utilisateurs peuvent exécuter DemoGPT localement pour prototyper des chatbots, explorer des flux de dialogue multi-tours et tester des workflows pilotés par des agents. Cette démo complète offre une base pratique aux développeurs et chercheurs pour créer, personnaliser et expérimenter avec des agents alimentés par GPT dans des scénarios réels.
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