Outils Raisonnement en Plusieurs Étapes simples et intuitifs

Explorez des solutions Raisonnement en Plusieurs Étapes conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

Raisonnement en Plusieurs Étapes

  • Un cadre Python pour construire des pipelines de raisonnement à plusieurs étapes et des flux de travail de type agent avec de grands modèles de langage.
    0
    0
    Qu'est-ce que enhance_llm ?
    enhance_llm fournit un cadre modulaire pour orchestrer les appels de grands modèles de langage dans des séquences définies, permettant aux développeurs de chaîner les prompts, d'intégrer des outils ou des API externes, de gérer le contexte de conversation et d'implémenter une logique conditionnelle. Il prend en charge plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompt personnalisés, l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la gestion de la mémoire. En abstraisant la configuration de l'interaction avec LLM, enhance_llm simplifie le développement d'applications de type agent — telles que des assistants automatisés, des bots de traitement de données et des systèmes de raisonnement multi-étapes —, rendant plus facile la création, le débogage et l'extension de flux de travail sophistiqués.
  • Un cadre modulaire Node.js convertissant les LLMs en agents IA personnalisables orchestrant plugins, appels d'outils et workflows complexes.
    0
    0
    Qu'est-ce que EspressoAI ?
    EspressoAI fournit aux développeurs un environnement structuré pour concevoir, configurer et déployer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il supporte l'enregistrement et l'appel d'outils dans le flux de travail de l'agent, gère le contexte conversationnel via des modules mémoire intégrés, et permet de chaîner les prompts pour le raisonnement multi-étapes. Les développeurs peuvent intégrer des API externes, des plugins personnalisés et une logique conditionnelle pour adapter le comportement de l'agent. La conception modulaire du framework garantit son extensibilité, permettant aux équipes d’échanger des composants, d’ajouter de nouvelles capacités ou de s’adapter aux LLM propriétaires sans réécrire la logique de base.
  • NaturalAgents est un cadre Python permettant aux développeurs de créer des agents IA avec mémoire, planification et intégration d'outils en utilisant des LLMs.
    0
    0
    Qu'est-ce que NaturalAgents ?
    NaturalAgents est une bibliothèque Python open-source conçue pour rationaliser la création et le déploiement d'agents alimentés par LLM. Elle fournit des modules pour la gestion de la mémoire, le suivi du contexte et l'intégration d'outils, permettant aux agents de stocker et de rappeler des informations lors de longues sessions. Un planificateur hiérarchique orchestre le raisonnement et les actions multi-étapes, tandis qu'un système d'extension supporte l'enregistrement de plugins personnalisés et d'appels API externes. La journalisation intégrée et les analyses permettent aux développeurs de surveiller la performance des agents et de déboguer les flux de travail. NaturalAgents supporte une exécution synchrone et asynchrone, le rendant flexible pour les cas d'utilisation interactifs et les pipelines automatisés.
Vedettes