Steel est un cadre prêt pour la production pour les agents LLM, offrant mémoire, intégration d'outils, mise en cache et observabilité pour les applications.
Steel est un cadre centré sur le développeur, conçu pour accélérer la création et le fonctionnement d'agents alimentés par LLM en environnement de production. Il offre des connecteurs indépendants du fournisseur pour les principales API de modèles, un magasin de mémoire en mémoire et persistant, des modèles d'invocation d'outils intégrés, une mise en cache automatique des réponses et un traçage détaillé pour l'observabilité. Les développeurs peuvent définir des flux de travail complexes pour les agents, intégrer des outils personnalisés (par exemple, recherche, requêtes de bases de données et API externes) et gérer les sorties en streaming. Steel abstrait la complexité de l'orchestration, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique métier et d'itérer rapidement sur des applications alimentées par l'IA.
Fonctionnalités principales de Steel
Connecteurs de modèles indépendants du fournisseur (OpenAI, Azure, etc.)
Magasins de mémoire en mémoire et persistants
Cadre d'intégration d'outils pour APIs personnalisées
Mise en cache automatique des réponses
Prise en charge du streaming de réponses
Traçage et observabilité en temps réel
Avantages et inconvénients de Steel
Inconvénients
Pas d’applications mobiles ou sur les stores dédiées disponibles
Peut nécessiter des connaissances techniques pour intégrer et utiliser efficacement les API
Les détails sur les tarifs et les fonctionnalités peuvent être complexes pour les utilisateurs occasionnels ou non techniques
Avantages
Plateforme d’automatisation de navigateur open-source avec scalabilité cloud
Supporte les outils d’automatisation populaires comme Puppeteer, Playwright et Selenium
Résolution CAPTCHA intégrée et proxy/empreinte pour éviter la détection des bots
Sessions longues jusqu’à 24 heures pour des tâches d’automatisation étendues
Visionneuse de session en direct pour le débogage et l’observabilité
Connexion sécurisée et réutilisation du contexte pour l’automatisation web authentifiée
Plans tarifaires flexibles incluant un niveau gratuit avec crédits mensuels
MCP-Ollama-Client fournit une interface unifiée pour communiquer avec les modèles linguistiques d’Ollama exécutés localement. Il supporte des dialogues duplex complets avec un suivi automatique de l’historique, un streaming en direct des tokens de complétion et des modèles de prompt dynamiques. Les développeurs peuvent choisir parmi les modèles installés, personnaliser des hyperparamètres tels que la température et le nombre maximum de tokens, et surveiller les métriques d’utilisation directement dans le terminal. Le client expose une enveloppe API simple de type REST pour l’intégration dans des scripts d’automatisation ou des applications locales. Avec un rapport d’erreur intégré et une gestion de configuration, il facilite le développement et le test des workflows alimentés par LLM sans dépendre d’API externes.