Outils streaming output simples et intuitifs

Explorez des solutions streaming output conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

streaming output

  • 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.
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    Qu'est-ce que Steel ?
    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.
  • Un client CLI pour interagir avec les modèles LLM Ollama localement, permettant la chat multi-turn, la diffusion en continu et la gestion des prompts.
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    Qu'est-ce que MCP-Ollama-Client ?
    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.
Vedettes