Outils suivi du comportement des agents simples et intuitifs

Explorez des solutions suivi du comportement des agents conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

suivi du comportement des agents

  • Une boîte à outils basée sur Python permettant aux développeurs de surveiller, enregistrer, suivre et visualiser la transparence de la prise de décision des agents d'IA tout au long des flux de travail.
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    Qu'est-ce que Agent Transparency Tool ?
    L'outil Agent Transparency offre un cadre complet pour l'instrumentation des agents d'IA avec des fonctionnalités de transparence. Il fournit des interfaces d'enregistrement pour enregistrer les transitions d'état et les décisions, des modules pour calculer des métriques clés de transparence (par exemple, scores de confiance, filiation des décisions), et des tableaux de bord de visualisation pour explorer le comportement de l'agent dans le temps. En s'intégrant parfaitement aux frameworks d'agents populaires, il génère des logs structurés de transparence, supporte l'export en formats JSON ou CSV, et inclut des utilitaires pour tracer des courbes de transparence pour des audits et des analyses de performance. Cette boîte à outils permet aux équipes d'identifier des biais, de déboguer des workflows et de démontrer des pratiques responsables d'IA.
    Fonctionnalités principales de Agent Transparency Tool
    • API d'enregistrement standardisées pour les décisions d'agents
    • Modules de calcul des métriques de transparence
    • Tableaux de bord de visualisation et utilitaires de tracé
    • Export vers JSON/CSV pour la création de rapports
    • Intégration transparente avec les frameworks d'agents populaires
  • Crewai orchestre les interactions entre plusieurs agents IA, permettant la résolution collaborative de tâches, la planification dynamique et la communication entre agents.
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    Qu'est-ce que Crewai ?
    Crewai fournit une bibliothèque Python pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents IA. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, configurer des canaux de communication pour la messagerie inter-agent et implémenter des planificateurs dynamiques pour attribuer des tâches en fonction du contexte en temps réel. Son architecture modulaire permet d’intégrer différents LLM ou modèles personnalisés pour chaque agent. Des outils intégrés de journalisation et de surveillance suivent les conversations et les décisions, permettant un débogage transparent et un affinement itératif des comportements des agents.
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