Outils mehrschrittige Argumentation simples et intuitifs

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mehrschrittige Argumentation

  • AI Agents est un cadre Python pour construire des agents IA modulaires avec des outils personnalisables, de la mémoire et une intégration LLM.
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    Qu'est-ce que AI Agents ?
    AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.
    Fonctionnalités principales de AI Agents
    • Intégration modulaire d'outils
    • Gestion et récupération de mémoire
    • Support multi-LLM
    • Modèles de prompts personnalisés
    • Noyau d'orchestration d'agents
    • Système de plugins pour extensions
  • Un agent IA autonome qui effectue une revue de littérature, la génération d'hypothèses, la conception d'expériences et l'analyse de données.
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    Qu'est-ce que LangChain AI Scientist V2 ?
    Le LangChain AI Scientist V2 exploite de grands modèles de langage et le cadre d'agents de LangChain pour aider les chercheurs à chaque étape du processus scientifique. Il ingère des articles académiques pour les revues de littérature, génère de nouvelles hypothèses, esquisse des protocoles expérimentaux, rédige des rapports de laboratoire et produit du code pour l'analyse de données. Les utilisateurs interagissent via CLI ou carnet, en personnalisant les tâches via des modèles de prompt et des réglages de configuration. En orchestrant des chaînes de raisonnement multi-étapes, il accélère la découverte, réduit la charge de travail manuelle et garantit des résultats reproductibles.
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