Outils コードのボイラープレート削減 simples et intuitifs

Explorez des solutions コードのボイラープレート削減 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

コードのボイラープレート削減

  • Un framework Python permettant de définir et d'exécuter facilement des flux de travail d'agents d'IA de manière déclarative en utilisant des spécifications de style YAML.
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    Qu'est-ce que Noema Declarative AI ?
    Noema Declarative AI permet aux développeurs et chercheurs de spécifier des agents d'IA et leurs flux de travail de manière déclarative. En écrivant des fichiers de configuration YAML ou JSON, vous définissez des agents, des prompts, des outils et des modules de mémoire. Le runtime Noema analyse ces définitions, charge des modèles de langage, exécute chaque étape de votre pipeline, gère l’état et le contexte, et renvoie des résultats structurés. Cette approche réduit la répétition de code, améliore la reproductibilité et sépare la logique de l'exécution, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, scripts d'automatisation et expériences de recherche.
    Fonctionnalités principales de Noema Declarative AI
    • Définition déclarative d'agents via YAML/JSON
    • Intégration d'outils et API personnalisés
    • Gestion intégrée de la mémoire et du contexte
    • Orchestration de workflows multi-étapes
    • Architecture de plugins extensible
    • Prise en charge des principaux fournisseurs LLM
  • Agent Forge est un framework CLI pour la création, l'orchestration et le déploiement d'agents IA intégrés avec LLMs et outils externes.
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    Qu'est-ce que Agent Forge ?
    Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.
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