Outils 実行ログ simples et intuitifs

Explorez des solutions 実行ログ conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

実行ログ

  • Un framework Java pour orchestrer des flux de travail IA sous forme de graphes orientés avec intégration LLM et appels d'outils.
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    Qu'est-ce que LangGraph4j ?
    LangGraph4j représente les opérations d'agents IA — appels LLM, invocations de fonctions, transformations de données — sous forme de nœuds dans un graphe orienté, avec des arêtes modélisant le flux de données. Vous créez un graphe, ajoutez des nœuds pour chat, embeddings, API externes ou logique personnalisée, les connectez, puis exécutez. Le framework gère l'ordre d'exécution, la mise en cache, la journalisation des entrées et sorties, et permet d'étendre avec de nouveaux types de nœuds. Il supporte le traitement synchrone et asynchrone, idéal pour chatbots, questions-réponses et pipelines complexes de raisonnement.
    Fonctionnalités principales de LangGraph4j
    • Orchestration basée sur le graphe de pipelines IA
    • Intégration LLM (OpenAI, Hugging Face)
    • Support des nœuds de fonction et d'outils
    • API de transformation de données et de nœuds personnalisés
    • Journalisation et mise en cache de l'exécution
    • Exécution synchrone et asynchrone
    Avantages et inconvénients de LangGraph4j

    Inconvénients

    Aucune information explicite sur les prix ou le support commercial disponible.
    Principalement destiné aux développeurs Java, peut ne pas convenir à d'autres écosystèmes.
    Nécessite une familiarité avec les systèmes multi-agents et les workflows IA, ce qui peut présenter une courbe d'apprentissage.

    Avantages

    Prend en charge les applications multi-agents avec état avec les LLM.
    Conçu pour les développeurs Java et s'intègre bien avec Langchain4j et Spring AI.
    Offre un support asynchrone et de streaming pour des workflows évolutifs.
    Inclut des outils de visualisation de graphes et de débogage.
    Fournit un support pour les points de contrôle et de rupture afin de mettre en pause et reprendre les workflows.
    L'outil de création visuelle améliore la clarté et l'expérience de développement.
    Open source avec un dépôt GitHub actif et un support communautaire Discord.
  • Saiki est un framework pour définir, chaîner et surveiller des agents IA autonomes via des configurations YAML simples et des API REST.
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    Qu'est-ce que Saiki ?
    Saiki est un framework open-source d’orchestration d’agents qui permet aux développeurs de construire des flux de travail complexes pilotés par IA en écrivant des définitions YAML déclaratives. Chaque agent peut effectuer des tâches, appeler des services externes ou invoquer d’autres agents dans une séquence chaînée. Saiki propose un serveur API REST intégré, un traçage de l’exécution, des logs détaillés et un tableau de bord web pour la surveillance en temps réel. Il supporte les réessais, les bascules et les extensions personnalisées, facilitant l’itération, le débogage et la mise à l’échelle de pipelines d’automatisation robustes.
  • Une plateforme d'agents IA automatisant les flux de travail en sciences des données en générant du code, en interrogeant des bases de données et en visualisant les données de manière transparente.
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    Qu'est-ce que Cognify ?
    Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.
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