Une bibliothèque Python permettant aux agents d'IA de s'intégrer et d'appeler sans effort des outils externes via une interface d'adaptateur standardisée.
L'adaptateur d'outils pour agents MCP agit comme une couche middleware entre les agents basés sur des modèles linguistiques et les implémentations d'outils externes. En enregistrant des signatures de fonction ou des descripteurs d'outil, le framework analyse automatiquement les sorties de l’agent qui spécifient des appels d’outils, déploie l’adaptateur approprié, gère la sérialisation des entrées et renvoie le résultat au contexte de raisonnement. Les fonctionnalités incluent la découverte dynamique d’outils, le contrôle de la concurrence, la journalisation et des pipelines de gestion d’erreurs. Il prend en charge la définition d'interfaces d'outils personnalisés et l'intégration de services cloud ou sur site. Cela permet de construire des workflows complexes multi-outils tels que l’orchestration d’API, la récupération de données et les opérations automatisées sans modifier le code de l’agent sous-jacent.
Fonctionnalités principales de MCP Agent Tool Adapter
Motif d’adaptateur pour l’intégration d’outils
Enregistrement et découverte dynamiques d’outils
Parsing et dispatch de signatures de fonction
Prise en charge intégrée de la concurrence et gestion d’erreurs
Dendrite utilise des algorithmes IA de pointe pour aider dans diverses fonctions, y compris l'automatisation des flux de travail, le traitement des données et la gestion de projet. En s'intégrant aux outils existants, il aide les équipes à améliorer leur efficacité en réduisant le travail manuel, en améliorant les processus de prise de décision et en fournissant des informations critiques à partir des données. Cet agent IA s'adapte aux besoins spécifiques des utilisateurs, offrant des options de personnalisation pour diverses industries.