Outils 對話式機器人 simples et intuitifs

Explorez des solutions 對話式機器人 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

對話式機器人

  • SwiftAgent est un framework Swift permettant aux développeurs de créer des agents personnalisables alimentés par GPT avec actions, mémoire et automatisation des tâches.
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    Qu'est-ce que SwiftAgent ?
    SwiftAgent offre une boîte à outils robuste pour construire des agents intelligents en intégrant directement les modèles d'OpenAI dans Swift. Les développeurs peuvent déclarer des actions personnalisées et des outils externes, que les agents invoquent en fonction des requêtes utilisateur. Le framework maintient la mémoire de conversation, permettant aux agents de se référer aux interactions passées. Il supporte la templating de prompts et l'injection de contexte dynamique, facilitant les dialogues multi-tours et la logique de décision. L'API asynchrone de SwiftAgent fonctionne parfaitement avec la concurrence Swift, la rendant idéale pour iOS, macOS ou des environnements côté serveur. En abstraisant les appels de modèles, le stockage de mémoire et l'orchestration de pipelines, SwiftAgent permet aux équipes de prototyper et déployer rapidement des assistants conversationnels, chatbots ou agents d'automatisation dans leurs projets Swift.
    Fonctionnalités principales de SwiftAgent
    • Intégration du modèle GPT d'OpenAI
    • Outils et actions personnalisés
    • Gestion de la mémoire conversationnelle
    • Modèles de prompts et injection de contexte
    • Support de la Concurrence Swift asynchrone
    • Orchestration de pipelines et raisonnement multi-étapes
  • AgentScope est un framework Python open-source permettant aux agents IA de disposer de la planification, de la gestion de mémoire et de l'intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que AgentScope ?
    AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.
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