Outils ejecución de múltiples pasos simples et intuitifs

Explorez des solutions ejecución de múltiples pasos conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

ejecución de múltiples pasos

  • Cadre d'agent IA modulaire orchestrant la planification LLM, l'utilisation d'outils et la gestion de la mémoire pour une exécution autonome des tâches.
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    Qu'est-ce que MixAgent ?
    MixAgent fournit une architecture plug-and-play qui permet aux développeurs de définir des invites, de connecter plusieurs backends LLM et d'incorporer des outils externes (API, bases de données ou code). Il orchestre les boucles de planification et d'exécution, gère la mémoire de l'agent pour des interactions à état, et journalise le raisonnement en chaîne. Les utilisateurs peuvent rapidement prototyper des assistants, des récupérateurs de données ou des robots d'automatisation sans construire de couches d'orchestration à partir de zéro, ce qui accélère le déploiement d'agents AI.
    Fonctionnalités principales de MixAgent
    • Boucles de planification et d'exécution multi-étapes
    • Intégration d'outils basée sur des plugins (API, bases de données, code)
    • Gestion de mémoire persistante
    • Support pour plusieurs backends LLM
    • Journaux de raisonnement en chaîne
  • Une plateforme open-source Python qui construit des agents d'IA autonomes avec planification LLM et orchestration d'outils.
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    Qu'est-ce que Agno AI Agent ?
    L'Agno AI Agent est conçu pour aider les développeurs à construire rapidement des agents autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Il fournit un registre d'outils modulaire, une gestion de la mémoire, des boucles de planification et d'exécution, ainsi qu'une intégration transparente avec des API externes (telles que la recherche web, les systèmes de fichiers et les bases de données). Les utilisateurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, configurer des personnalités d'agents et orchestrer des workflows complexes et multi-étapes. Les agents peuvent planifier des tâches, appeler des outils dynamiquement et apprendre des interactions précédentes pour améliorer la performance au fil du temps.
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