Outils настраиваемые модули simples et intuitifs

Explorez des solutions настраиваемые модули conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

настраиваемые модули

  • Une boîte à outils Python fournissant des pipelines modulaires pour créer des agents alimentés par LLM avec mémoire, intégration d'outils, gestion de prompts et flux de travail personnalisés.
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    Qu'est-ce que Modular LLM Architecture ?
    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.
  • Automatisez les flux de travail de document avec Panda-ETL pour une extraction de données efficace.
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    Qu'est-ce que panda{·}etl (YC W24) ?
    Panda-ETL est conçu pour automatiser l'extraction de données de tout fichier, y compris les contrats, les factures, les images, les sites Web et les rapports. La plateforme offre une expérience conviviale en permettant aux utilisateurs de glisser-déposer des fichiers, de sélectionner des tâches d'automatisation spécifiques et d'exporter des données vers des tableurs. De plus, elle propose des automatisations spécifiques au secteur avec des modules personnalisables pour optimiser les flux de travail et générer rapidement des rapports détaillés. Que vous ayez besoin d'extractions régulières ou de rapports d'industrie détaillés, Panda-ETL simplifie le processus, garantissant que des informations précieuses sont efficacement organisées et facilement accessibles.
  • Une plateforme open-source pour les agents IA modulaires avec intégration d'outils, gestion de la mémoire et orchestration multi-agent.
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    Qu'est-ce que Isek ?
    Isek est une plateforme orientée développeur pour créer des agents IA avec une architecture modulaire. Elle propose un système de plugins pour les outils et sources de données, une mémoire intégrée pour la rétention du contexte et un moteur de planification pour coordonner les tâches en plusieurs étapes. Vous pouvez déployer des agents localement ou dans le cloud, intégrer n'importe quel backend LLM, et étendre la fonctionnalité via des modules communautaires ou personnalisés. Isek facilite la création de chatbots, d'assistants virtuels et de flux de travail automatisés grâce à des modèles, SDK et outils CLI pour un développement rapide.
  • pyafai est un framework modulaire Python pour construire, entraîner et exécuter des agents IA autonomes avec prise en charge de mémoire et d'outils via des plugins.
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    Qu'est-ce que pyafai ?
    pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.
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