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Outils partage de mémoire simples et intuitifs

Explorez des solutions partage de mémoire conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

partage de mémoire

  • Agent-Squad

    Agent-Squad coordonne plusieurs agents IA spécialisés pour décomposer des tâches, orchestrer des flux de travail et intégrer des outils pour la résolution de problèmes complexes.
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    Qu'est-ce que Agent-Squad ?
    Agent-Squad est un framework modulaire en Python qui permet aux équipes de concevoir, déployer et exécuter des systèmes multi-agents pour l'exécution de tâches complexes. Au cœur du système, Agent-Squad permet aux utilisateurs de configurer divers profils d'agents—comme récupérateurs de données, résumeurs, codeurs et validateurs—qui communiquent via des canaux définis et partagent un contexte mémoire. En décomposant des objectifs de haut niveau en sous-tâches, le framework orchestre le traitement parallèle et exploite les LLM avec des API externes, des bases de données ou des outils personnalisés. Les développeurs peuvent définir des workflows en JSON ou en code, surveiller les interactions des agents et ajuster les stratégies de façon dynamique à l'aide des outils de journalisation et d'évaluation intégrés. Les applications courantes incluent des assistants de recherche automatisés, des pipelines de génération de contenu, des bots QA intelligents, et des processus de revue de code itératifs. La conception open-source s'intègre parfaitement avec les services AWS, permettant des déploiements évolutifs.
    Fonctionnalités principales de Agent-Squad
    • Orchestration multi-agents
    • Configuration d'agents basée sur les rôles
    • Décomposition des tâches et exécution parallèle
    • Partage de mémoire et de contexte
    • Intégration avec LLM et outils externes
    • Définition de workflow via JSON ou code
    • Utilitaires de journalisation et de surveillance
    • Intégration aux services AWS
    Avantages et inconvénients de Agent-Squad

    Inconvénients

    Avantages

    Prend en charge l'orchestration de plusieurs agents IA dans un seul système
    Support bilingue avec Python et TypeScript
    Classification dynamique des intentions pour un routage efficace
    Types de réponses flexibles incluant le streaming et non streaming
    Maintient le contexte au cours des conversations pour la cohérence
    Architecture extensible et personnalisable
    Options de déploiement universelles de AWS Lambda au local/cloud

  • Pebbling AI

    Pebbling AI offre une infrastructure de mémoire évolutive pour les agents IA, permettant une gestion du contexte à long terme, la récupération et les mises à jour dynamiques des connaissances.
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    Qu'est-ce que Pebbling AI ?
    Pebbling AI est une infrastructure mémoire dédiée conçue pour améliorer les capacités des agents IA. En proposant des intégrations de stockage vectoriel, un support pour la génération augmentée par récupération et des politiques de gestion de mémoire personnalisables, elle garantit une gestion efficace du contexte à long terme. Les développeurs peuvent définir des schémas de mémoire, construire des graphes de connaissances et définir des politiques de rétention pour optimiser l’utilisation des jetons et la pertinence. Avec des tableaux de bord analytiques, les équipes surveillent la performance de la mémoire et l’engagement des utilisateurs. La plateforme supporte la coordination multi-agent, permettant à des agents séparés de partager et accéder à des connaissances communes. Que ce soit pour construire des chatbots conversationnels, des assistants virtuels ou des workflows automatisés, Pebbling AI rationalise la gestion de la mémoire pour offrir des expériences personnalisées et riches en contexte.
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