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Solutions observabilité en AI pour réussir

Adoptez des outils observabilité en AI conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

observabilité en AI

  • UnitMesh Framework

    Une plateforme open-source d'orchestration d'agents IA qui gère plusieurs agents LLM, l'intégration dynamique d'outils, la gestion de mémoire et l'automatisation des flux de travail.
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    Qu'est-ce que UnitMesh Framework ?
    Le framework UnitMesh offre un environnement flexible et modulaire pour définir, gérer et exécuter des chaînes d'agents IA. Il permet une intégration transparente avec OpenAI, Anthropic et des modèles personnalisés, supporte les SDKs Python et Node.js, et fournit des magasins de mémoire intégrés, des connecteurs d'outils et une architecture de plugins. Les développeurs peuvent orchestrer des workflows parallèles ou séquentiels, suivre les logs d'exécution et étendre la fonctionnalité via des modules personnalisés. Son architecture basée sur des événements garantit haute performance et scalabilité en déploiement cloud ou sur site.
    Fonctionnalités principales de UnitMesh Framework
    • Orchestration multi-agent
    • Intégration multi-LLM (OpenAI, Anthropic, personnalisé)
    • Gestion de mémoire et persistance d'état
    • Connecteurs d'outils et d'API dynamiques
    • Automatisation et chaînage des workflows
    • Journalisation en temps réel et observabilité
    • Extensibilité basée sur des plugins
    • SDKs Python et Node.js
    Avantages et inconvénients de UnitMesh Framework

    Inconvénients

    Aucune information de tarification explicite disponible
    Absence de liens dédiés vers des vitrines mobiles ou web
    La documentation et les exemples peuvent nécessiter une familiarité avec la JVM et les concepts de conception pilotée par le domaine

    Avantages

    Open source avec un dépôt GitHub actif et un pipeline CI
    Conçu pour une intégration facile avec les SDK natifs Android/iOS/embarqués
    Basé sur la conception pilotée par le domaine pour une séparation claire des problèmes et des solutions
    Prend en charge diverses méthodes de déploiement, y compris locale et basée sur des scripts
    Structure modulaire permettant l'extensibilité et l'intégration avec des outils populaires tels que Pinecone et ElasticSearch

  • Disco

    Disco est un cadre open-source d'AWS pour le développement d'agents IA en orchestrant les appels LLM, l'exécution de fonctions et les flux de travail pilotés par événements.
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    Qu'est-ce que Disco ?
    Disco simplifie le développement d'agents IA sur AWS en fournissant un cadre d'orchestration piloté par événements, qui relie les responses du modèle de langage aux fonctions sans serveur, aux files de messages et aux API externes. Il propose des connecteurs préfabriqués pour AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS et EventBridge, facilitant la redirection des messages et le déclenchement d'actions basées sur les sorties LLM. La conception modulaire de Disco supporte la définition de tâches personnalisées, la logique de retry, la gestion des erreurs et la surveillance en temps réel via CloudWatch. Il utilise des rôles IAM AWS pour un accès sécurisé et offre une journalisation intégrée et une traçabilité pour assurer l'observabilité. Idéal pour chatbots, workflows automatisés et pipelines d'analyse pilotés par agents, Disco fournit des solutions d'agents IA évolutives et rentables.
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