Outils タスクの精度 simples et intuitifs

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タスクの精度

  • Orchestre plusieurs agents IA en Python pour résoudre collaborativement des tâches avec une coordination basée sur les rôles et une gestion de la mémoire.
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    Qu'est-ce que Swarms SDK ?
    Le SDK Swarms simplifie la création, la configuration et l’exécution de systèmes multi-agents collaboratifs utilisant de grands modèles linguistiques. Les développeurs définissent des agents avec des rôles distincts—chercheur, synthétiseur, critique—et les regroupent en essaims qui échangent des messages via un bus partagé. Le SDK gère la planification, la persistance du contexte et le stockage de la mémoire, permettant un résolution itérative des problèmes. Avec un support native pour OpenAI, Anthropic et d’autres fournisseurs LLM, il offre des intégrations flexibles. Les utilitaires pour la journalisation, l’agrégation des résultats et l’évaluation des performances aident les équipes à prototyper et déployer des flux de travail IA pour le brainstorming, la génération de contenu, le résumé et le soutien à la décision.
    Fonctionnalités principales de Swarms SDK
    • Framework d’orchestration multi-agent
    • Configuration d’agent basée sur les rôles
    • Gestion de la mémoire et du contexte
    • Intégration avec OpenAI, Anthropic et LLM personnalisés
    • Journalisation intégrée et surveillance des performances
    • Outils d’agrégation des résultats et d’évaluation
  • ModelScope Agent orchestre des flux de travail multi-agents, intégrant LLMs et plugins d'outils pour un raisonnement automatisé et l'exécution des tâches.
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    Qu'est-ce que ModelScope Agent ?
    ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.
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