Outils fluxos de trabalho LLM simples et intuitifs

Explorez des solutions fluxos de trabalho LLM conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

fluxos de trabalho LLM

  • Un wrapper Python permettant des appels sans problème à l’API Anthropic Claude via les interfaces SDK Python OpenAI existantes.
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    Qu'est-ce que Claude-Code-OpenAI ?
    Claude-Code-OpenAI transforme l’API Claude d’Anthropic en un remplacement direct pour les modèles OpenAI dans les applications Python. Après installation via pip et configuration des variables d’environnement OPENAI_API_KEY et CLAUDE_API_KEY, vous pouvez utiliser des méthodes familières telles que openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() avec des noms de modèles Claude (par ex. claude-2, claude-1.3). La bibliothèque intercepte les appels, les route vers les points de terminaison Claude correspondants et normalise les réponses pour correspondre aux structures de données d’OpenAI. Elle supporte le streaming en temps réel, la mappage des paramètres avancés, la gestion des erreurs et la modélisation des invites. Cela permet aux équipes d’expérimenter avec Claude et GPT de façon interchangeable sans refactoriser le code, permettant une prototypage rapide pour chatbots, génération de contenu, recherche sémantique et flux de travail LLM hybrides.
    Fonctionnalités principales de Claude-Code-OpenAI
    • Proxy les appels API OpenAI vers les modèles Claude d’Anthropic
    • Support pour les points de terminaison ChatCompletion, Completion et Embedding
    • Support pour les réponses en streaming
    • Mappage automatique des paramètres et normalisation des réponses
    • Gestion des erreurs et templating des invites
  • L'API LangGraphJS permet aux développeurs d'orchestrer des flux de travail d'agents IA via des nœuds graphiques personnalisables en JavaScript.
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    Qu'est-ce que LangGraphJS API ?
    L'API LangGraphJS fournit une interface programmatique pour concevoir des flux de travail d'agents IA en utilisant des graphes dirigés. Chaque nœud du graphique représente un appel LLM, une logique de décision ou une transformation de données. Les développeurs peuvent enchaîner des nœuds, gérer la logique de branchement et gérer l'exécution asynchrone de manière transparente. Avec des définitions TypeScript et des intégrations intégrées pour des fournisseurs LLM populaires, cela facilite le développement d'agents conversationnels, de pipelines d'extraction de données et de processus complexes multi-étapes sans code boilerplate.
  • Nexus Agents orchestre des agents alimentés par LLM avec une intégration dynamique d'outils, permettant la gestion automatisée des flux de travail et la coordination des tâches.
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    Qu'est-ce que Nexus Agents ?
    Nexus Agents est un framework modulaire pour construire des systèmes multi-agents alimentés par l'IA avec de grands modèles de langage au cœur. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, intégrer des outils externes et orchestrer des flux de travail via des configurations déclaratives YAML ou Python. Il supporte le routage dynamique des tâches, la gestion de la mémoire et la communication inter-agents, assurant une automatisation évolutive et fiable. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et le support CLI, Nexus Agents simplifie la construction de pipelines complexes couvrant la récupération de données, l’analyse, la génération de contenu et les interactions client. Son architecture permet une extension facile avec des outils ou fournisseurs LLM personnalisés, permettant aux équipes d’automatiser des processus commerciaux, des tâches de recherche et des flux opérationnels de manière cohérente et maintenable.
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