icon
Outils d'IA Agents IA MCP Classement Soumettre et Annoncer
Connexion

Outils frameworks de développement simples et intuitifs

Explorez des solutions frameworks de développement conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

frameworks de développement

  • SWE-agent

    SWE-agent exploite de manière autonome les modèles linguistiques pour détecter, diagnostiquer et corriger les problèmes dans les dépôts GitHub.
    0
    0
    Qu'est-ce que SWE-agent ?
    SWE-agent est un framework d'agent IA dédié aux développeurs qui s'intègre à GitHub pour diagnostiquer et résoudre automatiquement les problèmes de code. Il fonctionne dans Docker ou GitHub Codespaces, utilise votre modèle linguistique préféré et permet de configurer des bundles d'outils pour des tâches comme le linting, les tests et le déploiement. SWE-agent génère des trajectoires d'action claires, applique des pull requests avec des corrections et offre des insights via son intrus de trajectoire, permettant aux équipes d'automatiser efficacement la revue de code, la correction de bugs et le nettoyage de dépôts.
    Fonctionnalités principales de SWE-agent
    • Détection et correction autonomes des problèmes de code
    • Intégration avec des dépôts GitHub
    • Support pour GPT-4, Claude et LMs personnalisés
    • Bundles d'outils configurables
    • Déploiement dans Docker et Codespaces
    • Inspecteur de trajectoire pour une sortie étape par étape
    Avantages et inconvénients de SWE-agent

    Inconvénients

    Aucune information explicite sur les prix disponible
    Aucune mention d'applications mobiles ou de bureau natives
    Peut nécessiter une expertise technique pour l'installation et la personnalisation
    Informations limitées sur la communauté d'utilisateurs ou le support commercial

    Avantages

    Performance de pointe sur SWE-bench parmi les projets open-source
    Permet l’utilisation autonome d’outils de modèles linguistiques pour diverses tâches
    Hautement configurable et entièrement documenté avec un simple fichier YAML
    Conception fluide et généralisable permettant une autonomie maximale du modèle linguistique
    Développé et maintenu par des chercheurs de premier plan à Princeton et Stanford
    Open-source et favorable à la recherche, conçu pour être hackable

  • CAMEL-AI

    CAMEL-AI est un framework multi-agent en open-source pour grands modèles de langage, permettant aux agents autonomes de collaborer en utilisant la génération augmentée par récupération et l’intégration d’outils.
    0
    0
    Qu'est-ce que CAMEL-AI ?
    CAMEL-AI est un framework basé sur Python permettant aux développeurs et chercheurs de construire, configurer et exécuter plusieurs agents IA autonomes alimentés par des LLMs. Il offre un support intégré pour la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils externes, la communication entre agents, la gestion de la mémoire et de l’état, et la planification. Avec des composants modulaires et une intégration facile, les équipes peuvent prototyper des systèmes multi-agent complexes, automatiser des workflows et faire évoluer des expériences sur différents backends LLM.

  • HMAS

    HMAS est un cadre Python pour la création de systèmes hiérarchiques multi-agents avec des fonctionnalités de communication et de formation de politiques.
    0
    0
    Qu'est-ce que HMAS ?
    HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.
Vedettes