CommentGPT est un outil alimenté par l'IA conçu pour générer des commentaires adaptés au contexte pour les publications sur les réseaux sociaux. Il utilise des modèles d'IA avancés pour analyser le texte, les images et les commentaires existants afin de rédiger des réponses appropriées. Les utilisateurs peuvent sélectionner le type de commentaire et la langue, et ajouter éventuellement du texte personnalisé pour des commentaires plus personnalisés. Il prend en charge la fonction multilingue, y compris les langues de droite à gauche comme l'hébreu et l'arabe. Cet outil vise à fournir des commentaires engageants et soignés en quelques clics et fonctionne sur toutes les principales plateformes de médias sociaux, y compris Facebook, Instagram, Twitter et LinkedIn.

Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

gpt-func-calling est une boîte à outils pour développeurs qui met en valeur la fonctionnalité d'appel de fonctions d'OpenAI, permettant à l'IA basée sur la conversation d'interagir avec des services externes. En définissant des signatures de fonctions en JSON, les développeurs guident GPT-3.5/4 pour reconnaître quand appeler une fonction, formater automatiquement les arguments et gérer la réponse de manière structurée. Cela facilite l'intégration avec des API météo, des requêtes de bases de données ou une logique métier personnalisée, garantissant des sorties cohérentes et fiables sans parsing manuel.

IntelliConnect est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents en connectant des LLM (par exemple, GPT-4) à divers API et services externes. Il supporte le raisonnement multi-étapes, la sélection d'outils contextuels et la gestion des erreurs, ce qui le rend idéal pour automatiser des flux de travail complexes tels que le support client, l'extraction de données à partir du Web ou de documents, la planification, etc. Son architecture basée sur des plugins permet une extension facile, tandis que la journalisation intégrée et la visibilité aident à surveiller les performances de l'agent et à affiner ses capacités au fil du temps.

L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.