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上下文意識

  • Un cadre intégrant le dialogue basé sur LLM dans les systèmes multi-agents JaCaMo pour permettre des agents conversationnels orientés vers des objectifs.
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    Qu'est-ce que Dial4JaCa ?
    Dial4JaCa est un plugin de bibliothèque Java pour la plateforme multi-agent JaCaMo qui intercepte les messages inter-agents, encode les intentions des agents et les routent via des backend LLM (OpenAI, modèles locaux). Il gère le contexte de dialogue, met à jour les bases de croyances et intègre la génération de réponse directement dans les cycles de raisonnement AgentSpeak(L). Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir des artefacts de dialogue et gérer des appels asynchrones, permettant aux agents d'interpréter les énoncés des utilisateurs, de coordonner des tâches et de récupérer des informations externes en langage naturel. Son design modulaire prend en charge la gestion des erreurs, la journalisation et la sélection de plusieurs LLM, idéal pour la recherche, l'éducation et le prototypage rapide de MAS conversationnels.
  • MInD fournit une gestion de mémoire pour les agents basés sur LLM afin d'enregistrer, récupérer et résumer les informations contextuelles entre sessions.
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    Qu'est-ce que MInD ?
    MInD est un cadre de mémoire basé sur Python conçu pour renforcer les agents IA pilotés par LLM avec des capacités de mémoire robustes. Il permet aux agents de capturer les entrées utilisateur et les événements système comme des journaux épisodiques, de condenser ces journaux en résumés sémantiques et de récupérer des souvenirs pertinents à la demande. Avec des politiques de rétention configurables, une recherche de similarité et un résumé automatique, MInD maintient une base de connaissances persistante que les agents consultent lors de l’inférence. Cela garantit qu’ils se souviennent avec précision des interactions précédentes, adaptent leurs réponses en fonction de l’historique et offrent des dialogues personnalisés et cohérents sur plusieurs sessions.
  • Multi-Agents est un cadre Python open source qui orchestre des agents d'IA collaboratifs pour la planification, l'exécution et l'évaluation de flux de travail complexes.
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    Qu'est-ce que Multi-Agents ?
    Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.
  • Julep AI Responses est un SDK Node.js qui vous permet de construire, configurer et déployer des agents IA conversationnels personnalisés avec des workflows.
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    Qu'est-ce que Julep AI Responses ?
    Julep AI Responses est un framework pour agents IA livré sous forme de SDK Node.js et de plateforme cloud. Les développeurs initialisent un objet Agent, définissent des gestionnaires onMessage pour des réponses personnalisées, gèrent l’état de la session pour des conversations contextuelles et intègrent des plugins ou API externes. La plateforme gère l’hébergement et la mise à l’échelle, permettant un prototypage rapide et un déploiement de chatbots, agents de support client ou assistants internes avec un minimum de configuration.
  • OpenAgent est un cadre open source pour construire des agents IA autonomes intégrant LLM, mémoire et outils externes.
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    Qu'est-ce que OpenAgent ?
    OpenAgent offre un cadre complet pour développer des agents IA autonomes capables de comprendre des tâches, planifier des actions multi-étapes et interagir avec des services externes. En intégrant des LLM comme OpenAI et Anthropic, il permet un raisonnement en langage naturel et une prise de décision. La plateforme dispose d’un système d’outils plugin pour exécuter des requêtes HTTP, opérations sur fichiers et fonctions Python personnalisées. Les modules de gestion mémoire permettent aux agents de stocker et récupérer des informations contextuelles entre sessions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins, configurer le streaming en temps réel des réponses et utiliser des outils de journalisation et d’évaluation intégrés pour surveiller les performances de l’agent. OpenAgent simplifie l’orchestration de workflows complexes, accélère le prototypage d’assistants intelligents, et garantit une architecture modulaire pour des applications IA évolutives.
  • Extension de navigateur alimentée par l'IA fournissant des résultats de recherche contextuels instantanés et une optimisation des invites.
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    Qu'est-ce que Promptsion ?
    Promptsion est une extension Chrome améliorée par l'IA conçue pour rationaliser votre processus de recherche sur le web. Elle fournit des réponses instantanées en comprenant le contexte des textes surlignés, éliminant le besoin de passer d'un onglet à l'autre sans fin et de copier-coller. Avec des fonctionnalités telles que des dossiers intelligents et des réponses contextuelles, elle améliore considérablement la productivité et l'organisation. Promptsion est disponible dans plusieurs niveaux de tarification, y compris une version gratuite, la rendant accessible aux navigateurs occasionnels et aux chercheurs professionnels.
  • Un agent minimaliste basé sur OpenAI qui orchestre des processus multi-cognitifs avec mémoire, planification et intégration dynamique d'outils.
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    Qu'est-ce que Tiny-OAI-MCP-Agent ?
    Tiny-OAI-MCP-Agent fournit une architecture d'agent extensible et compacte basée sur l'API OpenAI. Il implémente une boucle de processus multi-cognitif (MCP) pour le raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Vous définissez des outils (API, opérations sur fichiers, exécution de code), et l'agent planifie les tâches, rappelle le contexte, invoque les outils, et itère sur les résultats. Cette base de code minimaliste permet aux développeurs d'expérimenter avec des workflows autonomes, des heuristiques personnalisées et des modèles de prompt avancés tout en gérant automatiquement les appels API, la gestion d'état et la récupération d'erreurs.
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