Outils 多代理編排 simples et intuitifs

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多代理編排

  • Framework Python open-source orchestrant plusieurs agents d'IA pour la récupération et la génération dans les workflows RAG.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-RAG ?
    Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.
    Fonctionnalités principales de Multi-Agent-RAG
    • Orchestration multi-agent modulaire
    • Agent de récupération pour l'extraction de documents dans une base vectorielle
    • Agent de raisonnement pour l'analyse en chaîne de pensée
    • Agent de génération pour la synthèse des réponses finales
    • Système d'extension basé sur plugins
    • Prompts et pipelines d'agents configurables
    • Support pour les modèles OpenAI et Hugging Face
    • Journalisation et traçage des interactions des agents
  • AgentMesh est un cadre open-source Python permettant la composition et l'orchestration d'agents IA hétérogènes pour des flux de travail complexes.
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    Qu'est-ce que AgentMesh ?
    AgentMesh est un cadre axé sur les développeurs qui vous permet d’enregistrer des agents IA individuels et de les relier dans un réseau dynamique. Chaque agent peut se spécialiser dans une tâche spécifique — comme la stimulation LLM, la récupération ou une logique personnalisée — et AgentMesh gère le routage, l’équilibrage des charges, la gestion des erreurs et la télémétrie dans tout le réseau. Cela permet de construire des flux de travail complexes à plusieurs étapes, de chaîner des agents et d’étendre l’exécution horizontalement. Avec des transports modulaires, des sessions avec état et des crochets d’extensibilité, AgentMesh accélère la création de systèmes solides et distribués d’agents IA.
  • Huly Labs est une plateforme de développement et de déploiement d'agents IA permettant des assistants personnalisés avec mémoire, intégrations API et création de flux de travail visuels.
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    Qu'est-ce que Huly Labs ?
    Huly Labs est une plateforme cloud-native d'agents IA qui permet aux développeurs et aux équipes produit de concevoir, déployer et surveiller des assistants intelligents. Les agents peuvent conserver leur contexte via une mémoire persistante, appeler des API ou bases de données externes, et exécuter des flux de travail multi-étapes grâce à un constructeur visuel. La plateforme comprend des contrôles d'accès basés sur les rôles, un SDK Node.js et une CLI pour le développement local, des composants UI personnalisables pour le chat et la voix, ainsi que des analyses en temps réel pour la performance et l'utilisation. Huly Labs gère le dimensionnement, la sécurité et la journalisation par défaut, permettant une itération rapide et des déploiements à l'échelle de l'entreprise.
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