Outils Open-Source-Rahmenwerk simples et intuitifs

Explorez des solutions Open-Source-Rahmenwerk conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

Open-Source-Rahmenwerk

  • Un cadre Python permettant aux développeurs de construire, déployer et gérer des Agents Économiques Autonomes décentralisés sur blockchain et réseaux peer-to-peer
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    Qu'est-ce que Autonomous Economic Agents (AEA) ?
    Les Agents Économiques Autonomes (AEA) de Fetch.ai sont un cadre polyvalent qui permet aux développeurs de concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des agents logiciels autonomes capables d'interagir entre eux, avec des environnements externes et des registres numériques. Exploitant une architecture basée sur des plugins, AEA fournit des modules préconstruits pour les protocoles de communication, les API de registre cryptographique, l'identité décentralisée et les compétences de prise de décision personnalisables. Les agents peuvent découvrir et effectuer des transactions dans des marchés décentralisés, réaliser des comportements guidés par des objectifs et s'adapter via des flux de données en temps réel. Le cadre prend en charge des outils de simulation pour tester et déboguer des scénarios multi-agents, ainsi que leur déploiement sur des blockchains en direct ou des réseaux peer-to-peer. Avec une interopérabilité intégrée et une messagerie agent-à-agent, AEA simplifie le développement d'applications économiques autonomes complexes telles que le commerce d'énergie, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la coordination intelligente de l'IoT.
  • ToolAgents est un cadre open-source qui permet aux agents basés sur LLM d'appeler automatiquement des outils externes et d'orchestrer des flux de travail complexes.
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    Qu'est-ce que ToolAgents ?
    ToolAgents est un cadre modulaire open-source pour agents IA qui intègre de grands modèles de langage avec des outils externes pour automatiser des workflows complexes. Les développeurs enregistrent des outils via un registre centralisé, en définissant des points de terminaison pour des tâches telles que les appels API, les requêtes de base de données, l'exécution de code et l'analyse de documents. Les agents peuvent planifier des opérations en plusieurs étapes, invoquant ou enchaînant dynamiquement des outils en fonction des sorties de LLM. Le cadre prend en charge l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, la gestion des erreurs et des plug-ins extensibles pour des intégrations d'outils personnalisés. Avec des API basées sur Python, ToolAgents simplifie la création, le test et le déploiement d'agents intelligents qui récupèrent des données, génèrent du contenu, exécutent des scripts et traitent des documents, permettant un prototypage rapide et une automatisation évolutive dans l'analyse, la recherche et les opérations commerciales.
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