sma-begin est un framework minimaliste en Python offrant la gestion de chaînes d'invite, des modules de mémoire, des intégrations d'outils et la gestion des erreurs pour les agents IA.
sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.
X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.
AgentReader utilise des grands modèles de langage (LLMs) pour ingérer et analyser des documents, des pages web et des discussions, permettant des questions-réponses interactives sur vos données.
AgentReader est un cadre d'agent IA convivial pour les développeurs, qui vous permet de charger et d'indexer diverses sources de données telles que PDFs, fichiers textes, documents markdown et pages web. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM pour alimenter des sessions de chat interactives et des questions-réponses sur votre base de connaissances. Les fonctionnalités incluent le streaming en temps réel des réponses du modèle, des pipelines de récupération personnalisables, le web scraping via un navigateur sans tête, et une architecture de plugins pour étendre les capacités d'ingestion et de traitement.