архитектура агентов

  • Le cadre Agents de Bitte permet aux développeurs de créer des agents IA avec intégration d'outils, gestion de la mémoire et personnalisation.
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    Qu'est-ce que Bitte AI Agents ?
    Bitte AI Agents est un cadre de développement d'agents de bout en bout conçu pour simplifier la création d'assistants IA autonomes. Il permet de définir des rôles d'agents, de configurer des stockages de mémoire, d'intégrer des API externes ou des outils personnalisés et d'orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. Les développeurs peuvent utiliser le SDK de la plateforme pour construire, tester et déployer des agents dans n'importe quel environnement. Le cadre gère la gestion du contexte, l'historique des conversations et les contrôles de sécurité par défaut, permettant une itération rapide et un déploiement évolutif d'agents intelligents pour des cas d'utilisation tels que l'automatisation du service client, l'analyse de données et la génération de contenu.
  • AI Engineer DevTools est un toolkit CLI offrant des scaffolds, génération de code, tests, déploiement et surveillance pour les agents IA.
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    Qu'est-ce que AI Engineer DevTools ?
    AI Engineer DevTools est un ensemble d'outils complet pour les développeurs, simplifiant la construction et la maintenance des agents IA. Il propose une ligne de commande pour le scaffolding de la structure du projet, la génération de code pour les modèles standards d'agents, les scripts de configuration d'environnement, des frameworks de test intégrés, des exemples de pipelines CI/CD, l'automatisation du déploiement et la surveillance. En réduisant le code boilerplate et en appliquant les meilleures pratiques, il assure cohérence, fiabilité et itérations rapides dans les projets d'agents IA en phases de développement et de production.
  • EthLisbon est un cadre d'agents économiques autonomes pour le commerce décentralisé, les enchères et la gestion des enchères sur Ethereum.
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    Qu'est-ce que EthLisbon ?
    EthLisbon fournit une architecture d'agents autonomes prête à l'emploi qui interagit avec les contrats intelligents Ethereum pour réaliser automatiquement des enchères, des offres et des échanges. Il écoute les événements de la chaîne, traite les flux de données off-chain et exécute des stratégies personnalisables basées sur des paramètres configurables. La base de code modulaire permet aux développeurs d'étendre leurs compétences, d'intégrer des oracles supplémentaires et de déployer plusieurs instances d'agents. Les mécanismes de reprise et de gestion d'état assurent la résilience, tandis que les outils intégrés de journalisation et de surveillance offrent une visibilité en temps réel sur le fonctionnement des agents.
  • Un cadre Python qui fait évoluer des agents d'IA modulaires via la programmation génétique pour des simulations personnalisables et l'optimisation des performances.
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    Qu'est-ce que Evolving Agents ?
    Evolving Agents fournit un cadre basé sur la programmation génétique pour construire et faire évoluer des agents d'IA modulaires. Les utilisateurs assemblent des architectures d'agents à partir de composants interchangeables, configurent des simulations d'environnement et des métriques de fitness, puis exécutent des cycles évolutifs pour générer automatiquement des comportements d'agents améliorés. La bibliothèque inclut des outils pour la mutation, le croisement, la gestion de population et le suivi de l'évolution, permettant aux chercheurs et développeurs de prototyper, tester et affiner des agents autonomes dans divers environnements simulés.
  • Un cours pratique enseignant aux développeurs comment créer des agents IA utilisant LangChain pour l'automatisation des tâches, la récupération de documents et les flux de travail conversationnels.
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    Qu'est-ce que Agents Course by Justinvarghese511 ?
    Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.
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