Outils スケーラブルなフレームワーク simples et intuitifs

Explorez des solutions スケーラブルなフレームワーク conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

スケーラブルなフレームワーク

  • AgentMesh orchestre plusieurs agents IA en Python, permettant des flux de travail asynchrones et des pipelines de tâches spécialisées en utilisant un réseau maillé.
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    Qu'est-ce que AgentMesh ?
    AgentMesh fournit une infrastructure modulaire pour que les développeurs créent des réseaux d'agents IA, chacun se concentrant sur une tâche ou un domaine spécifique. Les agents peuvent être découverts et enregistrés dynamiquement à l'exécution, échangent des messages de manière asynchrone et suivent des règles de routage configurables. Le framework gère les tentatives, les sauvegardes et la récupération en cas d'erreur, permettant des pipelines multi-agents pour le traitement des données, le soutien à la décision ou des cas d'utilisation conversationnels. Il s'intègre facilement aux LLM existants et aux modèles personnalisés via une interface de plugin simple.
    Fonctionnalités principales de AgentMesh
    • Communication asynchrone entre agents
    • Découverte et enregistrement dynamique des agents
    • Routage et filtrage de messages configurables
    • Gestion des erreurs et mécanismes de réessai
    • Support de plugins et d'extensions
    • Pipelines multi-agents évolutifs
  • LiteSwarm orchestre des agents IA légers pour collaborer sur des tâches complexes, permettant des flux de travail modulaires et une automatisation basée sur les données.
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    Qu'est-ce que LiteSwarm ?
    LiteSwarm est un cadre complet d'orchestration d'agents IA conçu pour faciliter la collaboration entre plusieurs agents spécialisés. Les utilisateurs définissent des agents individuels avec des rôles distincts — tels que la récupération de données, l’analyse, la synthèse ou l’appel d’API externes — et les relient dans un flux de travail visuel. LiteSwarm gère la communication entre agents, le stockage mémoire persistant, la récupération d’erreurs et la journalisation. Il supporte l’intégration API, les extensions de code personnalisé et la surveillance en temps réel, permettant aux équipes de prototyper, tester et déployer des solutions multi-agents complexes sans overhead d'ingénierie important.
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