Outils logging and auditing simples et intuitifs

Explorez des solutions logging and auditing conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

logging and auditing

  • Le protocole OpenExec permet aux agents IA autonomes de proposer, négocier et exécuter des tâches dans des écosystèmes décentralisés avec une résolution sécurisée des litiges.
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    Qu'est-ce que OpenExec Protocol ?
    Le protocole OpenExec est une spécification complète et une boîte à outils permettant une interaction fluide entre agents IA autonomes. En standardisant les canaux de communication — comme les propositions de tâches, les acceptations, les refus, les rapports d'exécution et les messages de résolution de litiges — OpenExec garantit que des agents construits sur des architectures diverses peuvent interopérer sans problème. Il fournit des SDK en Node.js et Python pour définir les identités des agents, enregistrer leurs compétences et gérer leur réputation. Le protocole intègre des rails de paiement pour le règlement cryptographique par jetons, assurant des transactions sécurisées et vérifiables pour les tâches terminées. Avec des adaptateurs plug-in pour des fournisseurs de LLM majeurs (OpenAI, Anthropic, Cohere) et des réseaux blockchain, les développeurs peuvent orchestrer des flux de travail décentralisés, des marketplaces de services automatisés et des processus de gouvernance. La conception modulaire d'OpenExec favorise l'extensibilité, permettant des extensions personnalisées pour la vérification, l’arbitrage et le logging, adaptées aux besoins d'entreprise ou de recherche.
  • Un orchestrateur d'agents AI basé sur Python supervisant les interactions entre plusieurs agents autonomes pour l'exécution coordonnée des tâches et la gestion dynamique du flux de travail.
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    Qu'est-ce que Agent Supervisor Example ?
    Le dépôt Agent Supervisor Example démontre comment orchestrer plusieurs agents AI autonomes dans un flux de travail coordonné. Écrit en Python, il définit une classe Supervisor pour dispatcher des tâches, surveiller le statut des agents, gérer les échecs et agréger les réponses. Vous pouvez étendre les classes d'agents de base, brancher différentes API de modèles et configurer les politiques de planification. Il enregistre les activités pour l'audit, supporte l'exécution parallèle et offre une conception modulaire pour une personnalisation facile et une intégration dans de plus grands systèmes d'IA.
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