Solutions многоступенчатое reasoning pour réussir

Adoptez des outils многоступенчатое reasoning conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

многоступенчатое reasoning

  • Un agent AI Python minimaliste qui utilise le LLM d'OpenAI pour le raisonnement à plusieurs étapes et l'exécution de tâches via LangChain.
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    Qu'est-ce que Minimalist Agent ?
    Minimalist Agent fournit un cadre minimaliste pour construire des agents AI en Python. Il exploite les classes d'agents de LangChain et l'API d'OpenAI pour effectuer un raisonnement à plusieurs étapes, sélectionner dynamiquement des outils et exécuter des fonctions. Vous pouvez cloner le dépôt, configurer votre clé API OpenAI, définir des outils ou points de terminaison personnalisés, et exécuter le script CLI pour interagir avec l'agent. La conception met l'accent sur la clarté et l'extensibilité, rendant facile l'étude, la modification et l'extension des comportements principaux de l'agent pour l'expérimentation ou l'enseignement.
  • Un framework Python open-source pour créer des agents alimentés par LLM avec mémoire, intégration d'outils et planification de tâches multi-étapes.
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    Qu'est-ce que LLM-Agent ?
    LLM-Agent est un cadre léger et extensible pour créer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il fournit des abstractions pour la mémoire de conversation, des modèles d'invite dynamiques et une intégration transparente d'outils ou d'API personnalisés. Les développeurs peuvent orchestrer des processus de raisonnement multi-étapes, maintenir l'état à travers les interactions et automatiser des tâches complexes telles que la récupération de données, la génération de rapports et le support décisionnel. En combinant la gestion de la mémoire avec l'utilisation d'outils et la planification, LLM-Agent facilite le développement d'agents intelligents et orientés tâches en Python.
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