Outils 可観測性 simples et intuitifs

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可観測性

  • Playbooks AI est un cadre open-source à faible code pour concevoir, déployer et gérer des agents IA personnalisés avec des flux de travail modulaires.
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    Qu'est-ce que Playbooks AI ?
    Playbooks AI est un framework pour développeurs permettant de construire des agents IA via un DSL déclaratif de playbooks. Il permet l'intégration avec divers LLM, outils personnalisés et magasins de mémoire. Avec une CLI et une interface web, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent, orchestrer des workflows multi-étapes et surveiller l'exécution. Les fonctionnalités incluent le routage d'outils, la mémoire à état, le contrôle de version, l'analytique et la collaboration multi-agent, rendant la création de prototypes et le déploiement d'assistants IA prêts pour la production plus faciles.
    Fonctionnalités principales de Playbooks AI
    • DSL déclaratif de playbook pour workflows d'agent
    • Magasins de mémoire modulaires pour interactions avec état
    • Intégration d'outils et API personnalisés
    • Orchestration et routage multi-agent
    • Interfaces CLI et web
    • Observabilité et analytique intégrées
    • Support de contrôle de version et registre
    • Marketplace de plugins pour extensions
    Avantages et inconvénients de Playbooks AI

    Inconvénients

    Avantages

    Prend en charge la programmation en langage naturel avec un langage proche de l'anglais
    Intègre parfaitement les workflows en langage naturel avec Python
    Architecture native de système multi-agent pour la communication entre agents
    Programmation événementielle avec déclencheurs dynamiques
    Excellente observabilité de l'exécution avec exécution vérifiable et auditable
    Gestion de l'état et des artefacts pour la gestion persistante des données
  • Un cadre JavaScript léger pour créer des agents IA avec gestion de la mémoire et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Tongui Agent ?
    Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.
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