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support à la recherche

  • Doraemon-Agent est un cadre Python open-source qui orchestre des agents IA multi-étapes avec intégration de plugins et gestion de mémoire.
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    Qu'est-ce que Doraemon-Agent ?
    Doraemon-Agent est une plateforme et un cadre Python open-source conçu pour permettre aux développeurs de créer des agents IA sophistiqués. Il permet d'intégrer des plugins personnalisés et des outils externes, de maintenir la mémoire à long terme entre les sessions, et d'exécuter une planification en chaîne pour plusieurs étapes. Les développeurs peuvent configurer des rôles d'agents, gérer le contexte, enregistrer les interactions et étendre la fonctionnalité via une architecture de plugins. Il simplifie la création d'assistants autonomes pour des tâches telles que l'analyse de données, le support à la recherche ou l'automatisation du service client.
    Fonctionnalités principales de Doraemon-Agent
    • Intégration de plugins pour outils externes
    • Planification multi-étapes en chaîne de pensée
    • Gestion de mémoire à long terme
    • Invites et rôles configurables
    • Journalisation des interactions
    • Gestion des erreurs et tentatives
    • Extensible via modules Python
  • Aurora coordonne la planification, l'exécution et l'utilisation d'outils pour des agents IA génératifs autonomes alimentés par LLMs.
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    Qu'est-ce que Aurora ?
    Aurora fournit une architecture modulaire pour construire des agents IA génératifs capables de traiter de manière autonome des tâches complexes via une planification et une exécution itératives. Elle se compose d'un composant Planificateur qui décompose des objectifs élevés en étapes exploitables, d'un Exécuteur qui invoque ces étapes avec de grands modèles linguistiques, et d'une couche d'intégration d'outils pour connecter des API, des bases de données ou des fonctions personnalisées. Aurora inclut également une gestion de la mémoire pour la rétention du contexte et des capacités de re-planification dynamique pour s'adapter aux nouvelles informations. Avec des invites personnalisables et des modules plug-and-play, les développeurs peuvent rapidement prototyper des agents IA pour des tâches telles que la génération de contenu, la recherche, le support client ou l'automatisation des processus, tout en conservant un contrôle total sur les flux de travail et la logique de décision.
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