Solutions 可自定義工作流程 à prix réduit

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可自定義工作流程

  • Triagent orchestre trois sous-agents IA spécialisés—Stratège, Chercheur et Exécuteur—pour planifier, rechercher et exécuter automatiquement les tâches.
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    Qu'est-ce que Triagent ?
    Triagent offre une architecture à trois agents composée des modules Stratège, Chercheur et Exécuteur. Le Stratège décompose des objectifs de haut niveau en étapes actionnables, le Chercheur récupère et synthétise des données provenant de documents, APIs et sources web, et l'Exécuteur réalise des tâches telles que générer du texte, créer des fichiers ou invoquer des requêtes HTTP. Basé sur des modèles de langage OpenAI et extensible via un système de plugins, Triagent supporte la gestion de la mémoire, le traitement concurrent et les intégrations d'API externes. Les développeurs peuvent configurer des invites, définir des limites de ressources et visualiser la progression des tâches via CLI ou tableau de bord web, simplifiant ainsi les pipelines d'automatisation multi-étapes.
  • Un modèle Vibe Framework permettant de structurer un agent de codage AI autonome pour la génération, la revue, les tests et l'automatisation du code.
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    Qu'est-ce que Vibe Coding Template ?
    Vibe Coding Template est un référentiel open source qui permet aux développeurs de lancer rapidement des agents de codage AI autonomes utilisant le framework Vibe. Il comprend des modules de prompts prédéfinis pour générer du nouveau code, effectuer des revues de code, créer des tests unitaires et déboguer. Avec un support intégré pour l'intégration CI/CD, des configurations d'agents personnalisables et des workflows d'exemple, vous pouvez adapter le modèle pour automatiser les tâches répétitives de développement et augmenter la productivité de l'équipe.
  • Effie est un agent IA qui automatise les flux de travail et améliore la productivité.
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    Qu'est-ce que Effie ?
    Effie utilise l'apprentissage automatique avancé pour analyser les flux de travail, automatiser les tâches routinières et améliorer la productivité globale. Il fournit des idées et des recommandations pour rationaliser les opérations, permettant aux équipes de se concentrer sur des activités stratégiques plutôt que sur des tâches banales. Effie est personnalisable, s'adaptant à divers besoins commerciaux et s'intégrant parfaitement aux outils existants pour offrir une efficacité exceptionnelle des flux de travail.
  • EtechStars est un agent IA conçu pour optimiser les flux de travail des utilisateurs et automatiser les tâches de manière efficace.
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    Qu'est-ce que EtechStars ?
    EtechStars est un agent IA polyvalent qui se spécialise dans l'automatisation des tâches et des flux de travail répétitifs, économisant du temps et augmentant l'efficacité. En utilisant des algorithmes d'apprentissage machine, il analyse le comportement des utilisateurs et fournit des solutions d'automatisation intelligentes adaptées à des besoins spécifiques. Que ce soit pour gérer des emplois du temps, automatiser les réponses par e-mail ou générer des rapports, EtechStars améliore la productivité des utilisateurs, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  • Extracto est un outil puissant pour extraire, analyser et gérer des données provenant de diverses sources.
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    Qu'est-ce que Extracto.bot ?
    Extracto est un outil polyvalent d'extraction et d'analyse de données conçu pour simplifier le processus de collecte et de gestion des données provenant de nombreuses sources. Il offre une interface conviviale et une suite robuste de fonctionnalités qui répondent aux utilisateurs techniques et non techniques. Extracto rationalise le traitement des données, améliore l'exactitude des données et garantit une intégration transparente avec d'autres outils. Que vous ayez besoin d'extraire des données de sites Web, de documents ou de bases de données, Extracto est là pour vous. Ses algorithmes avancés et ses workflows personnalisables en font un atout précieux pour les entreprises, les chercheurs et les développeurs.
  • Une extension de navigation web alimentée par l'IA qui résume le contenu, répond aux requêtes, extrait des données et automatise des tâches sur divers sites web.
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    Qu'est-ce que HyperBrowser ?
    HyperBrowser transforme la navigation web standard en incorporant des capacités génératives d'IA dans chaque interaction en ligne. Les utilisateurs peuvent sélectionner du texte sur n'importe quelle page web et recevoir instantanément des résumés concis ou des explications détaillées, poser des questions en langage naturel pour extraire des informations spécifiques, et générer automatiquement des rapports ou des brouillons de contenu. Des outils intégrés d'extraction de tableaux et de données permettent une acquisition fluide de jeux de données structurés, tandis que l'assistance codage intégrée soutien les développeurs en générant des snippets et en déboguant. L'extension permet également des conversations avec un chatbot, la synthèse de PDF, et des workflows personnalisables pour automatiser des tâches répétitives comme le remplissage de formulaires ou la surveillance des réseaux sociaux. En unifiant plusieurs fonctions d'IA dans une interface unique, HyperBrowser accélère la recherche, l'analyse et la création de contenu, rendant la navigation web plus intelligente et productive.
  • Framework léger en Python pour orchestrer plusieurs agents pilotés par LLM avec mémoire, profils de rôle et intégration de plugins.
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    Qu'est-ce que LiteMultiAgent ?
    LiteMultiAgent offre un SDK modulaire pour construire et exécuter plusieurs agents IA en parallèle ou en séquence, chacun avec des rôles et responsabilités uniques. Il fournit des magasins de mémoire intégrés, des pipelines de messagerie, des adaptateurs de plugins et des boucles d'exécution pour gérer une communication inter-agent complexe. Les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement des agents, intégrer des outils ou API externes et surveiller les conversations via des logs. La conception légère du framework et la gestion des dépendances en font une solution idéale pour le prototypage rapide et le déploiement en production de workflows collaboratifs d’IA.
  • L'agent MLE exploite les LLM pour automatiser les opérations d'apprentissage automatique, notamment le suivi des expériences, la surveillance des modèles et l'orchestration des pipelines.
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    Qu'est-ce que MLE Agent ?
    L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.
  • PromptBlaze : Une extension de navigateur pour une automatisation transparente des tâches d'IA.
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    Qu'est-ce que Prompt Blaze ?
    PromptBlaze est une extension de navigateur qui simplifie la gestion et l'exécution des invites d'IA. Elle permet aux utilisateurs de stocker et d'organiser des invites, de créer des flux de travail automatiques à étapes multiples sans codage, et d'exécuter ces flux directement depuis n'importe quelle page web. Avec des fonctionnalités telles que l'exécution par clic droit, le flux de données dynamique et la personnalisation flexible, elle s'intègre parfaitement avec les plateformes populaires d'IA, garantissant une automatisation efficace et sécurisée des tâches d'IA.
  • AgentCraft est une plateforme sans serveur pour développer, former et déployer des agents IA qui automatisent le support client et les tâches de flux de travail.
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    Qu'est-ce que AgentCraft ?
    AgentCraft est une plateforme de développement d’agents IA sans serveur qui abstrait la gestion de l’infrastructure, permettant aux équipes de se concentrer sur la conception d’assistants intelligents. Avec des flux de travail glisser-déposer, les utilisateurs définissent des scénarios de conversation, configurent des déclencheurs pour des appels API et des actions personnalisées sans avoir à écrire de code. La plateforme exploite des connecteurs pré-construits pour s’intégrer avec des CRM, bases de données et canaux de communication comme Slack, Teams et le chat web. La gestion de versions des modèles et les tests A/B permettent d’expérimenter différentes stratégies de dialogue. Les tableaux de bord en temps réel suivent l’engagement des utilisateurs, les erreurs et les métriques de performance, permettant une optimisation continue. L’authentification sécurisée, le stockage crypté des données et les fonctionnalités de conformité garantissent une sécurité de niveau entreprise. Les agents peuvent être automatiquement mis à l’échelle pour gérer les pics de charge et déployés mondialement sur des points d’accès edge pour une faible latence.
  • AgenticIR orchestre des agents basés sur LLM pour récupérer, analyser et synthétiser de manière autonome des informations provenant du web et de sources documentaires.
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    Qu'est-ce que AgenticIR ?
    AgenticIR (Agentic Information Retrieval) offre un cadre modulaire où des agents alimentés par des LLM planifient et exécutent de manière autonome des flux de travail IR. Il permet de définir des rôles d'agents — tels que générateur de requêtes, récupérateur de documents et résumé —, qui s'exécutent dans des séquences personnalisables. Les agents peuvent récupérer du texte brut, affiner leurs requêtes en fonction des résultats intermédiaires, et fusionner les passages extraits en résumés concis. Le cadre supporte des pipelines multi-étapes incluant la recherche web itérative, l’ingestion de données via API, et l’analyse locale de documents. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres des agents, intégrer différents LLM, et affiner les politiques de comportement. AgenticIR offre aussi la journalisation, la gestion des erreurs et l’exécution parallèle des agents pour accélérer la collecte d’informations à grande échelle. Avec une configuration minimale, chercheurs et ingénieurs peuvent prototyper et déployer des systèmes de récupération autonomes.
  • AgentX est un cadre open-source permettant aux développeurs de construire des agents IA personnalisables avec mémoire, intégration d'outils et raisonnement LLM.
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    Qu'est-ce que AgentX ?
    AgentX offre une architecture extensible pour construire des agents pilotés par IA qui exploitent de grands modèles de langage, des intégrations d'outils et d'API, et des modules de mémoire pour effectuer des tâches complexes de manière autonome. Il dispose d'un système de plugins pour des outils personnalisés, du support pour la récupération basée sur des vecteurs, le raisonnement en chaîne de pensée et des journaux d'exécution détaillés. Les utilisateurs définissent des agents via des fichiers de configuration flexibles ou du code, en spécifiant des outils, des backends de mémoire comme Chroma DB et des pipelines de raisonnement. AgentX gère le contexte sur plusieurs sessions, permet la génération augmentée par récupération et facilite les conversations à plusieurs tours. Ses composants modulaires permettent aux développeurs d'orchestrer des flux de travail, de personnaliser les comportements des agents et d'intégrer des services externes pour l'automatisation, l'assistance à la recherche, le support client et l'analyse de données.
  • Un dépôt GitHub présentant des exemples de code pour la création d'agents IA autonomes sur Azure avec mémoire, planification et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Azure AI Foundry Agents Samples ?
    Azure AI Foundry Agents Samples offre aux développeurs un ensemble riche de scénarios illustrant comment exploiter les SDK et services Azure AI Foundry. Il inclut des agents conversationnels avec mémoire à long terme, des agents planificateurs décomposant des tâches complexes, des agents avec outils appelant des API externes, et des agents multimodaux combinant texte, vision et parole. Chaque exemple est préconfiguré avec des configurations d'environnement, une orchestration LLM, une recherche vectorielle et une télémétrie pour accélérer la mise en prototype et le déploiement de solutions IA robustes sur Azure.
  • Automata automatise les flux de travail complexes grâce à la programmation visuelle et à la prise de décision pilotée par l'IA.
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    Qu'est-ce que Automata ?
    Automata permet aux utilisateurs de concevoir visuellement des flux de travail pour l'automatisation des tâches sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation. Les utilisateurs peuvent créer des scripts intégrant diverses API et services, permettant une automatisation transparente des tâches répétitives et des flux de travail complexes. Les capacités de prise de décision guidées par l'IA améliorent l'efficacité et la précision des processus, ce qui le rend adapté aux entreprises cherchant à optimiser leurs opérations et à réduire la charge manuelle.
  • Auto Researcher Puissant automatise les questions de recherche, récupère des réponses générées par l'IA, compile et exporte des insights structurés.
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    Qu'est-ce que Powerful Auto Researcher ?
    Auto Researcher Puissant est un cadre d'agents AI basé sur Python conçu pour automatiser et accélérer les flux de travail de recherche. Les utilisateurs définissent des sujets ou questions initiales, et l'agent génère de manière itérative des questions de suivi, les soumet aux modèles OpenAI, et agrège les réponses. Il supporte des modèles de prompts personnalisables, la chaîne de workflows et l'exportation automatique en Markdown, JSON ou PDF. La journalisation intégrée et la gestion des résultats assurent la reproductibilité. Cet outil est idéal pour les revues de littérature académique, la collecte d'intelligence concurrentielle, la recherche de marché et les investigations techniques, réduisant la charge manuelle et assurant une couverture systématique des questions de recherche.
  • Un cadre CLI qui orchestre le modèle Claude Code d’Anthropic pour la génération, l’édition et la refactorisation automatisées du code en tenant compte du contexte.
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    Qu'est-ce que Claude Code MCP ?
    Claude Code MCP (Memory Context Provider) est un outil CLI basé sur Python conçu pour simplifier les interactions avec le modèle Claude Code d’Anthropic. Il offre un historique de conversation persistant, des modèles de prompts réutilisables, et des utilitaires pour générer, revoir et refactoriser du code. Les développeurs peuvent invoquer des commandes pour la génération de code, les modifications automatisées, la comparaison de diffs et les explications en ligne, tout en étendant la fonctionnalité via un système de plugins. MCP facilite l’intégration de Claude Code dans les pipelines de développement pour une assistance plus cohérente et contextuelle.
  • crewAI utilise plusieurs agents IA spécialisés pour collecter des données de marché, modéliser le risque financier et générer des rapports détaillés sur le risque d'investissement.
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    Qu'est-ce que crewAI ?
    crewAI se compose d'une architecture modulaire où chaque agent IA se concentre sur une tâche spécifique : un agent récupère des données historiques et en temps réel du marché et du portefeuille, un autre applique des modèles quantitatifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour estimer des mesures de risque telles que la Value at Risk, la VaR conditionnelle (CVaR), les tests de stress et les analyses de scénarios, et un agent de reporting compile les résultats dans des formats PDF ou tableau de bord structurés. Les utilisateurs peuvent configurer des clés API pour les sources de données, ajuster les paramètres du modèle, et étendre ou remplacer les agents pour répondre à des stratégies d'investissement spécifiques ou à des exigences de conformité.
  • Améliorez votre productivité avec l'extension Enalpy pour Chrome.
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    Qu'est-ce que Enalpy ?
    Enalpy est une extension Chrome polyvalente qui aide les utilisateurs à optimiser leur expérience de navigation. Avec diverses fonctionnalités visant à améliorer la productivité, elle permet une gestion efficace des onglets, un accès rapide aux signets et une gestion des tâches simplifiée. Son interface conviviale permet aux utilisateurs de personnaliser leurs paramètres et flux de travail selon leurs besoins personnels ou professionnels, en faisant un outil inestimable pour quiconque souhaitant travailler plus intelligemment, et non plus durement.
  • Flowise est un agent AI qui simplifie la création, le déploiement et la gestion des flux de travail AI sans effort.
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    Qu'est-ce que Flowise ?
    Flowise sert de plateforme innovante qui permet aux utilisateurs de concevoir, déployer et optimiser des flux de travail AI sans compétences en programmation. Il permet aux utilisateurs d'intégrer facilement plusieurs modèles d'AI, d'automatiser les tâches répétitives et d'adapter les flux de travail en fonction des besoins spécifiques. En fournissant une interface de glisser-déposer intuitive, Flowise simplifie les processus AI complexes, permettant aux utilisateurs de différents horizons de tirer parti de l'intelligence artificielle dans leurs projets de manière efficace.
  • FlyingAgent est un cadre Python permettant aux développeurs de créer des agents IA autonomes qui planifient et exécutent des tâches en utilisant des LLMs.
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    Qu'est-ce que FlyingAgent ?
    FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.
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