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代理原型

  • AutoAct

    AutoAct est un cadre d'agent IA open-source permettant le raisonnement basé sur LLM, la planification et l'appel dynamique d'outils pour l'automatisation des tâches.
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    Qu'est-ce que AutoAct ?
    AutoAct est conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents en combinant le raisonnement basé sur LLM avec une planification structurée et une intégration modulaire d'outils. Il offre un composant Planificateur pour générer des séquences d'actions, un ToolKit pour définir et invoquer des API externes, et un module Mémoire pour maintenir le contexte. Avec la journalisation, la gestion des erreurs et des politiques configurables, AutoAct supporte une automatisation robuste de bout en bout pour des tâches telles que l'analyse de données, la génération de contenu et les assistants interactifs. Les développeurs peuvent personnaliser les flux de travail, étendre les outils et déployer des agents sur site ou dans le cloud.
    Fonctionnalités principales de AutoAct
    • Intégration LLM
    • Moteur de planification modulaire
    • Appel dynamique d'outils
    • Suivi de la mémoire et du contexte
    • Gestion des invites
    • Journalisation et débogage
    Avantages et inconvénients de AutoAct

    Inconvénients

    Complexité accrue possible due à la gestion de plusieurs sous-agents.
    Contexte plus long dû à plus de tours de planification pouvant entraîner un écart progressif par rapport à la tâche originale.
    Détails limités sur la tarification ou l'utilisation commerciale.

    Avantages

    Ne nécessite pas de grandes quantités de données annotées ni la dépendance à des modèles propriétaires pour l'entraînement.
    Supporte la différenciation automatique en sous-agents pour résoudre les tâches par division et conquête.
    Démontre des performances solides ou meilleures comparées aux bases existantes sur des ensembles de données de référence.
    Permet l'auto-planification multi-agent et la collaboration sur les tâches améliorant le raisonnement logique et l'utilisation des outils.
    Code source et article open source disponibles facilitant la transparence et l'extensibilité.

  • js-agent

    Une bibliothèque JavaScript légère permettant des agents IA autonomes avec mémoire, intégration d'outils et stratégies de décision personnalisables.
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    Qu'est-ce que js-agent ?
    js-agent fournit aux développeurs une boîte à outils minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes en JavaScript. Il offre des abstractions pour la mémoire de conversation, des outils d'appel de fonctions, des stratégies de planification personnalisables et la gestion des erreurs. Avec js-agent, vous pouvez rapidement connecter des invites, gérer l'état, invoquer des API externes et orchestrer des comportements complexes d'agents via une API simple et modulaire. Conçu pour fonctionner dans des environnements Node.js, il s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI pour alimenter des agents intelligents et contextualisés.

  • LLPhant

    LLPhant est un cadre léger en Python pour créer des agents modulaires et personnalisables basés sur LLM avec intégration d'outils et gestion de mémoire.
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    Qu'est-ce que LLPhant ?
    LLPhant est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de créer des agents polyvalents pilotés par LLM. Il offre des abstractions intégrées pour l'intégration d'outils (API, recherche, bases de données), la gestion de mémoire pour des conversations multi-tours et des boucles de décision personnalisables. Avec le support de plusieurs backends LLM (OpenAI, Hugging Face, autres), des composants en style plugin et des workflows basés sur la configuration, LLPhant accélère le développement d'agents. Utilisez-le pour prototyper des chatbots, automatiser des tâches ou construire des assistants numériques tirant parti d'outils externes et de mémoire contextuelle sans code répétitif.
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