Outils фреймворк ИИ simples et intuitifs

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фреймворк ИИ

  • Un cadre Python open-source fournissant des agents LLM rapides avec mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes.
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    Qu'est-ce que Fast-LLM-Agent-MCP ?
    Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.
    Fonctionnalités principales de Fast-LLM-Agent-MCP
    • Gestion de mémoire persistante
    • Raisonnement en chaîne
    • Planification multi-étapes automatisée
    • Intégration indépendante du modèle
    • Enregistrement d'outils personnalisés
  • MAGI est un cadre d'agents IA modulaire open-source pour l'intégration dynamique d'outils, la gestion de la mémoire et la planification de flux de travail en plusieurs étapes.
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    Qu'est-ce que MAGI ?
    MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.
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