Outils 上下文記憶管理 simples et intuitifs

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上下文記憶管理

  • LinkAgent orchestre plusieurs modèles de langage, systèmes de récupération et outils externes pour automatiser des flux de travail complexes basés sur l'IA.
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    Qu'est-ce que LinkAgent ?
    LinkAgent fournit un micronoyau léger pour construire des agents d'IA avec des composants plug-in. Les utilisateurs peuvent enregistrer des backends de modèles de langage, des modules de récupération et des API externes en tant qu'outils, puis les assembler en workflows utilisant des planificateurs et routeurs intégrés. LinkAgent supporte des gestionnaires de mémoire pour la persistance du contexte, l'invocation dynamique d'outils et une logique de décision configurable pour un raisonnement complexe à plusieurs étapes. Avec peu de code, les équipes peuvent automatiser des tâches telles que le QA, l'extraction de données, l'orchestration de processus et la génération de rapports.
  • ThreeAgents est un framework Python qui orchestre les interactions entre agents IA système, assistant et utilisateur via OpenAI.
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    Qu'est-ce que ThreeAgents ?
    ThreeAgents est construit en Python, utilisant l'API de complétion de chat d'OpenAI pour instancier plusieurs agents IA avec des rôles distincts (système, assistant, utilisateur). Il offre des abstractions pour l'invite d'agents, la gestion des messages basés sur le rôle et la gestion de la mémoire contextuelle. Les développeurs peuvent définir des modèles de prompts personnalisés, configurer les personnalités des agents et chaîner les interactions pour simuler des dialogues réalistes ou des flux de travail orientés tâches. Le framework gère l'envoi des messages, la gestion des fenêtres contextuelles et la journalisation, permettant des expériences en prise de décision collaborative ou décomposition hiérarchique des tâches. Avec le support des variables d'environnement et des agents modulaires, ThreeAgents permet un échange fluide entre les backends LLM d'OpenAI et locaux, facilitant la prototypage rapide de systèmes IA multi-agents. Il inclut des scripts d'exemple et la prise en charge de Docker pour une configuration rapide.
  • Une plateforme open-source en Python pour créer des agents d'IA personnalisés avec raisonnement, mémoire et intégrations d'outils alimentés par LLM.
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    Qu'est-ce que X AI Agent ?
    X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.
  • AI Foundry est une plateforme sans code permettant de créer des agents IA autonomes en enchaînant des LLM, API, mémoire et déclencheurs dans des flux de travail.
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    Qu'est-ce que AI Foundry ?
    AI Foundry offre un environnement sans code complet pour construire des agents IA personnalisés qui exécutent des tâches complexes de manière autonome. Les utilisateurs créent des flux de travail à l’aide d’un constructeur visuel, en enchaînant des modèles linguistiques, des API REST, des connecteurs de bases de données et des modules de mémoire. Chaque agent peut être configuré avec des déclencheurs d’événements, des options de planification, des journaux d’exécution et des fonctionnalités de collaboration. Tester les agents de manière interactive avant de les déployer en tant que points de terminaison API ou de les intégrer dans des applications. La surveillance et les analyses intégrées offrent des perspectives en temps réel sur la performance et la consommation. AI Foundry se scale horizontalement, prend en charge le contrôle d’accès basé sur les rôles pour les équipes, et garantit une gestion sécurisée des données, permettant aux entreprises et aux développeurs d’automatiser rapidement et de manière fiable des processus tels que l’automatisation du support client, l’assistance à la recherche, la génération de rapports ou la qualification des leads.
  • AnYi est un framework Python pour construire des agents IA autonomes avec planification de tâches, intégration d'outils et gestion de mémoire.
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    Qu'est-ce que AnYi AI Agent Framework ?
    Le framework d'agents IA AnYi aide les développeurs à intégrer des agents IA autonomes dans leurs applications. Les agents peuvent planifier et exécuter des tâches à plusieurs étapes, exploiter des outils et API externes, et maintenir le contexte de conversation grâce à des modules de mémoire configurables. Le framework abstrait les interactions avec divers fournisseurs de LLM et supporte des outils et backends de mémoire personnalisés. Avec une journalisation, une surveillance et une exécution asynchrone intégrées, AnYi accélère le déploiement d'assistants intelligents pour la recherche, le support client, l'analyse de données ou tout flux de travail nécessitant un raisonnement et une action automatisés.
  • BlueMarz.ai permet aux entreprises de créer, déployer et gérer des agents IA personnalisés pour des flux de travail automatisés complexes.
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    Qu'est-ce que BlueMarz.ai ?
    BlueMarz.ai offre un environnement complet pour concevoir, construire et exploiter des agents IA intelligents pour une variété de cas d'utilisation commerciale. Les utilisateurs peuvent choisir parmi une bibliothèque étendue de modèles ou définir des flux de conversation personnalisés à l’aide d’un générateur visuel. La fonction de gestion de la mémoire conserve et récupère le contexte tout au long des interactions, permettant aux agents de fournir des réponses personnalisées. L’intégration avec des API, des bases de données et des services tiers assure un accès transparent aux données, tandis que les connecteurs intégrés permettent le déploiement sur des canaux web, Slack et Microsoft Teams. Les administrateurs peuvent surveiller la performance des agents via des tableaux de bord en temps réel, gérer le contrôle de version et définir des permissions de sécurité. Globalement, BlueMarz.ai réduit la complexité du développement, accélère la mise sur le marché et augmente la capacité de déploiement des agents pour répondre à des demandes opérationnelles en constante évolution.
  • Un framework Python pour construire et orchestrer des agents IA autonomes avec des outils personnalisés, la mémoire et la coordination multi-agents.
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    Qu'est-ce que Autonomys Agents ?
    Autonomys Agents permet aux développeurs de créer des agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches complexes sans intervention manuelle. Basé sur Python, le framework fournit des outils pour définir le comportement des agents, intégrer des API externes et des fonctions personnalisées, et maintenir une mémoire conversationnelle tout au long des interactions. Les agents peuvent collaborer dans des configurations multi-agents, partager des connaissances et coordonner leurs actions. Les modules d’observabilité offrent des journaux en temps réel, le suivi de la performance et des insights pour le débogage. Avec son architecture modulaire, les équipes peuvent étendre les composants principaux, intégrer de nouveaux LLM et déployer des agents dans différents environnements. Que ce soit pour automatiser le support client, effectuer des analyses de données ou orchestrer des workflows de recherche, Autonomys Agents simplifie le développement et la gestion de systèmes intelligents autonomes de bout en bout.
  • Divine Agent est une plateforme pour créer et déployer des agents autonomes alimentés par l'IA avec des flux de travail et des intégrations personnalisables.
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    Qu'est-ce que Divine Agent ?
    Divine Agent est une plateforme d'agents IA complète qui simplifie la conception, le développement et le déploiement de travailleurs numériques autonomes. Grâce à son constructeur de flux de travail visuel intuitif, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent sous forme d'une séquence de nœuds, se connecter à n'importe quelle API REST ou GraphQL et choisir parmi des LLM supportés comme OpenAI et Google PaLM. Le module de mémoire intégré conserve le contexte entre les sessions, tandis que les analyses en temps réel suivent l'utilisation, la performance et les erreurs. Après tests, les agents peuvent être déployés en tant que points de terminaison HTTP ou intégrés avec des canaux comme Slack, email et applications personnalisées, permettant une automatisation rapide du support client, des ventes et des tâches de connaissance.
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