Prepare est une plateforme pilotée par l'IA qui aide les utilisateurs à créer des invites percutantes pour une variété d'applications, notamment l'écriture, la création de contenu et les fins éducatives. L'outil exploite des algorithmes avancés pour suggérer des idées, des structures et des mots-clés, facilitant ainsi un processus de création d'invites dynamique et efficace. Les utilisateurs peuvent affiner leurs entrées pour garantir que les invites correspondent à leurs besoins spécifiques, maximisant ainsi la productivité et la créativité.

ZhipuAI Agent to OpenAI est un framework agentisé spécialisé conçu pour relier les services de chat completion de ZhipuAI avec des interfaces d'agents de style OpenAI. Il fournit un SDK Python qui imite le paradigme d'appel de fonctions d'OpenAI et supporte l'intégration d'outils tiers, permettant aux développeurs de définir des outils personnalisés, d'appeler des APIs externes et de maintenir le contexte de conversation à travers plusieurs tours. Le framework gère l'orchestration des requêtes, la construction dynamique de prompts et l'analyse des réponses, renvoyant des sorties structurées compatibles avec le format ChatCompletion d'OpenAI. En abstraisant les différences d'API, il permet une utilisation transparente des modèles chinois de ZhipuAI dans les workflows existants orientés OpenAI. Idéal pour développer des chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés nécessitant des capacités de LLM chinois, sans modifier les bases de code existantes basées sur OpenAI.

L'exemple d'agents LLM offre une base de code pratique pour construire des agents IA en Python. Il démontre l'enregistrement d'outils personnalisés (recherche web, solveur mathématique via WolframAlpha, analyseur CSV, REPL Python), la création d'agents de chat et basés sur la récupération, ainsi que la connexion à des magasins vectoriels pour la réponse aux questions de documents. Le dépôt illustre des modèles pour maintenir la mémoire conversationnelle, dispatcher dynamiquement les appels aux outils et enchaîner plusieurs invites LLM pour résoudre des tâches complexes. Les utilisateurs apprennent à intégrer des API tierces, structurer les flux de travail des agents et étendre le cadre avec de nouvelles fonctionnalités — un guide pratique pour l'expérimentation et le prototypage par les développeurs.