Outils Flexible Tooling simples et intuitifs

Explorez des solutions Flexible Tooling conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

Flexible Tooling

  • Continuum est un framework d'agents IA open-source pour orchestrer des agents LLM autonomes avec une intégration modulaire d'outils, de la mémoire et des capacités de planification.
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    Qu'est-ce que Continuum ?
    Continuum est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de construire des agents intelligents en définissant des tâches, des outils et de la mémoire de manière modulaire. Les agents construits avec Continuum suivent une boucle plan-exécuter-observer, permettant d’intercaler le raisonnement LLM avec des appels API externes ou des scripts. Son architecture modulaire supporte plusieurs magasins de mémoire (par ex., Redis, SQLite), des bibliothèques d'outils personnalisés et une exécution asynchrone. Axé sur la flexibilité, les utilisateurs peuvent rédiger des politiques d'agents personnalisées, intégrer des services tiers comme des bases de données ou des webhooks, et déployer des agents dans divers environnements. L'orchestration basée sur les événements de Continuum enregistre les actions des agents, facilitant le débogage et l’optimisation des performances. Qu'il s'agisse d'automatiser l’ingestion de données, de construire des assistants conversationnels ou d'orchestrer des pipelines DevOps, Continuum fournit une base évolutive pour des flux de travail d'agents IA de niveau production.
    Fonctionnalités principales de Continuum
    • Moteur d’orchestration d’agents
    • Boucle Plan-Exécuter-Observer
    • Intégration modulaire d’outils
    • Backends de mémoire flexibles
    • Architecture de plugins
    • Journalisation des événements & Débogage
  • Serena est un agent AI autonome open source pour la planification de tâches, la recherche web, la récupération de données, la synthèse et l’intégration d’outils.
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    Qu'est-ce que Serena ?
    Serena est conçu pour automatiser des workflows complexes via une planification et une exécution autonomes. Il interagit avec des moteurs de recherche web, des bases de données et des API pour recueillir des informations, résumer les résultats et exécuter des tâches selon des objectifs définis par l’utilisateur. En tant que bibliothèque Python, Serena conserve la mémoire entre les sessions, charge dynamiquement des plugins pour des capacités étendues et utilise de grands modèles de langage pour générer des plans structurés. Les développeurs peuvent personnaliser l’intégration d’outils pour l’exécution de code, la gestion de fichiers et l’analyse, faisant de Serena un cadre polyvalent pour la recherche, le traitement de données, la génération de contenu et plus encore.
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