Solutions 對話歷史 à prix réduit

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對話歷史

  • Une extension Chrome pour améliorer l'expérience Claude AI avec une gestion avancée des fichiers et un accès rapide.
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    Qu'est-ce que Claude Helper ?
    Claude Helper améliore votre expérience Claude AI en permettant des téléchargements de dossiers transparents vers des projets Claude, équipé d'options de gestion de fichiers avancées comme l'exclusion de fichiers par extension ou motif et le contrôle de version. Il introduit également une mini-carte de chat pour faciliter la navigation dans les longues conversations, une suppression rapide des fichiers de projet et des paramètres personnalisables. Cet outil garantit que la gestion des fichiers, le démarrage de nouveaux projets et la navigation dans de longues historiques de discussion sont des processus plus simples et plus rapides.
  • Améliorez votre expérience Claude.ai avec Claudify.
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    Qu'est-ce que ClaudePDF - Turn Claude Chats into PDFs ?
    Claudify est une boîte à outils de productivité tout-en-un pour les utilisateurs de Claude.ai, conçue pour simplifier et améliorer les expériences de chat. Les utilisateurs peuvent facilement télécharger des chats au format PDF, Markdown ou texte, copier des conversations entières, désactiver la touche Entrée pour l'envoi de messages, rechercher rapidement des messages et gérer les historiques de chat. Claudify vous aide à gagner du temps, à booster votre productivité et à rester organisé grâce à des outils de gestion des discussions efficaces.
  • Un framework JavaScript léger pour créer des agents IA qui enchaînent des appels d'outils, gèrent le contexte et automatisent les flux de travail.
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    Qu'est-ce que Embabel Agent ?
    Embabel Agent offre une approche structurée pour construire des agents IA dans les environnements Node.js et navigateur. Les développeurs définissent des outils—comme des récupérateurs HTTP, connecteurs de bases de données ou fonctions personnalisées—et configurent le comportement de l'agent via des JSON ou des classes JavaScript simples. Le framework maintient l’historique des conversations, route les requêtes vers l’outil approprié, et supporte les extensions de plugins. Embabel Agent est idéal pour créer des chatbots aux capacités dynamiques, des assistants automatisés qui interagissent avec plusieurs API, et des prototypes de recherche nécessitant une orchestration en temps réel des appels IA.
  • Cadre TypeScript flexible permettant l’orchestration d’agents IA avec intégration de LLM, outils et gestion mémoire dans les environnements JavaScript.
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    Qu'est-ce que Fabrice AI ?
    Fabrice AI permet aux développeurs de créer des systèmes d’agents IA sophistiqués exploitant de grands modèles linguistiques (LLMs) dans des contextes Node.js et navigateur. Il propose des modules mémoire intégrés pour conserver l’historique des conversations, l’intégration d’outils pour étendre les capacités de l’agent avec des API personnalisées, et un système de plugins pour des extensions communautaires. Avec des modèles de prompts sûrs, une coordination multi-agent et des comportements d’exécution configurables, Fabrice AI simplifie la création de chatbots, d’automatisations et d’assistants virtuels. Son design multiplateforme assure un déploiement sans couture dans des applications web, des fonctions serverless ou des applications desktop, accélérant le développement de services IA intelligents et contextuels.
  • Un plugin ChatChat utilisant LangGraph pour fournir une mémoire conversationnelle en structure de graphe et une récupération contextuelle pour les agents IA.
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    Qu'est-ce que LangGraph-Chatchat ?
    LangGraph-Chatchat fonctionne comme un plugin de gestion de mémoire pour le framework conversationnel ChatChat, utilisant le modèle de base de données graphe de LangGraph pour stocker et récupérer le contexte de la conversation. Pendant l'exécution, les entrées utilisateur et les réponses de l'agent sont converties en nœuds sémantiques avec des relations, formant un graphe de connaissances complet. Cette structure permet des requêtes efficaces des interactions passées basées sur des métriques de similarité, des mots-clés ou des filtres personnalisés. Le plugin supporte la configuration de la persistance de mémoire, la fusion de nœuds et les politiques TTL, garantissant une conservation du contexte pertinent sans surcharge. Avec des sérialisateurs et des adaptateurs intégrés, LangGraph-Chatchat s’intègre parfaitement dans des déploiements ChatChat, offrant aux développeurs une solution robuste pour construire des agents IA capables de maintenir une mémoire à long terme, d’améliorer la pertinence des réponses et de gérer des flux de dialogue complexes.
  • Cadre open-source pour construire des assistants personnels IA avec mémoire sémantique, recherche web basée sur des plugins, outils de fichiers et exécution Python.
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    Qu'est-ce que PersonalAI ?
    PersonalAI offre un cadre d’agent complet combinant des intégrations LLM avancées avec une mémoire sémantique persistante et un système de plugins extensible. Les développeurs peuvent configurer des backends de mémoire tels que Redis, SQLite, PostgreSQL ou des magasins vectoriels pour gérer les embeddings et rappeler des conversations passées. Les plugins intégrés supportent des tâches comme la recherche web, la lecture/écriture de fichiers et l’exécution de code Python, tandis qu’une API robuste de plugins permet le développement d’outils personnalisés. L’agent coordonne les requêtes LLM et les invocations d’outils dans un flux de travail dirigé, permettant des réponses contextuelles et des actions automatisées. Utilisez des LLM locaux via Hugging Face ou des services cloud via OpenAI et Azure OpenAI. La conception modulaire de PersonalAI facilite le prototypage rapide d’assistants spécifiques à un domaine, de bots de recherche automatisés ou d’agents de gestion des connaissances qui apprennent et s’adaptent au fil du temps.
  • MInD fournit une gestion de mémoire pour les agents basés sur LLM afin d'enregistrer, récupérer et résumer les informations contextuelles entre sessions.
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    Qu'est-ce que MInD ?
    MInD est un cadre de mémoire basé sur Python conçu pour renforcer les agents IA pilotés par LLM avec des capacités de mémoire robustes. Il permet aux agents de capturer les entrées utilisateur et les événements système comme des journaux épisodiques, de condenser ces journaux en résumés sémantiques et de récupérer des souvenirs pertinents à la demande. Avec des politiques de rétention configurables, une recherche de similarité et un résumé automatique, MInD maintient une base de connaissances persistante que les agents consultent lors de l’inférence. Cela garantit qu’ils se souviennent avec précision des interactions précédentes, adaptent leurs réponses en fonction de l’historique et offrent des dialogues personnalisés et cohérents sur plusieurs sessions.
  • Une bibliothèque JavaScript qui vous permet de définir et d'exécuter des agents IA avec des outils personnalisés, de la mémoire et des modèles OpenAI.
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    Qu'est-ce que OpenAI Agents JS ?
    OpenAI Agents JS permet aux développeurs de construire des agents IA en combinant des modèles OpenAI avec des ensembles d’outils personnalisés. Les agents peuvent traiter l’entrée utilisateur, appeler des API externes, gérer des conversations avec mémoire de façon persistante et effectuer des tâches telles que le web scraping, la génération de code ou la recherche de données. Le framework propose un système de plugins pour enregistrer des outils, une classe Agent standard pour l’orchestration, des abstractions de mémoire intégrées et un support pour les modèles basés sur le chat et la complétion. Les fonctionnalités incluent la récupération d’erreurs, l’orchestration multi-outils et les middleware personnalisables. En définissant des outils et en les alimentant dans l’instance de l’agent, vous pouvez déployer des workflows sophistiqués pilotés par l’IA dans Node.js ou dans des contextes de navigateur avec un minimum de boilerplate. Il simplifie également la gestion des clés API et supporte les opérations asynchrones, permettant aux agents d’exécuter des tâches longues ou de s’intégrer facilement aux bases de données et aux files d’attente de messages.
  • Un cadre Python léger pour orchestrer des agents alimentés par LLM avec intégration d'outils, mémoire et boucles d'action personnalisables.
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    Qu'est-ce que Python AI Agent ?
    Python AI Agent fournit une boîte à outils conviviale pour orchestrer des agents autonomes pilotés par de grands modèles linguistiques. Il offre des mécanismes intégrés pour définir des outils et actions personnalisés, maintenir l'historique des conversations avec des modules de mémoire et diffuser des réponses pour des expériences interactives. Les utilisateurs peuvent étendre son architecture plugin pour intégrer des API, des bases de données et des services externes, permettant aux agents de récupérer des données, effectuer des calculs et automatiser des flux de travail. La bibliothèque supporte des pipelines configurables, la gestion des erreurs et la journalisation pour des déploiements robustes. Avec un minimum de boilerplate, les développeurs peuvent créer des chatbots, des assistants virtuels, des analyseurs de données ou des automateurs de tâches exploitant la raisonnement LLM et la prise de décisions à plusieurs étapes. La nature open-source encourage la contribution communautaire et s'adapte à tout environnement Python.
  • Transférez des conversations entre ChatGPT et Claude d'un simple clic.
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    Qu'est-ce que Retry in Another AI - Transfer conversations between ChatGPT and Claude ?
    Retry in Another AI est une extension de navigateur qui permet aux utilisateurs de transférer facilement des conversations entre ChatGPT et Claude. Cette extension s'intègre de manière transparente aux deux plateformes, ajoutant des boutons 'Réessayer' pratiques à côté des réponses de l'IA. En cliquant sur ces boutons, les utilisateurs peuvent instantanément ouvrir leur conversation sur l'autre plateforme d'IA tout en préservant l'intégralité de l'historique des conversations. Cet outil est parfait pour comparer les réponses des IA, obtenir des secondes opinions, et assurer la continuité même lorsque l'un des services est à pleine capacité.
  • Une série de démos de code AWS illustrant le protocole de contexte du modèle LLM, l'invocation d'outils, la gestion du contexte et les réponses en streaming.
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    Qu'est-ce que AWS Sample Model Context Protocol Demos ?
    Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.
  • Gérez et recherchez facilement votre historique de chat ChatGPT.
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    Qu'est-ce que StackMind.AI - Intelligent ChatGPT History Organizer & Search ?
    StackMind.AI est un organisateur et un outil de recherche intelligent pour votre historique ChatGPT. Il exploite une IA avancée pour analyser les modèles, créant et organisant automatiquement des dossiers pour vos conversations. Cette extension Chrome vous permet de rechercher instantanément des conversations ChatGPT en utilisant un bouton sur le côté ou une touche de raccourci. Des structures de dossiers personnalisables vous permettent de gérer vos données de chat localement, en les gardant privées. Épingler des conversations importantes et des capacités de recherche AI efficaces transforment votre historique en une ressource précieuse, améliorant ainsi la productivité et le flux de travail.
  • Une plateforme d'agents IA open-source pour construire, orchestrer et déployer des agents intelligents avec intégration d'outils et gestion de la mémoire.
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    Qu'est-ce que Wren ?
    Wren est une plateforme d'agents IA basée sur Python, conçue pour aider les développeurs à créer, gérer et déployer des agents autonomes. Elle fournit des abstractions pour définir des outils (API ou fonctions), des magasins de mémoire pour la conservation du contexte, et une logique d'orchestration pour gérer le raisonnement multi-étapes. Avec Wren, vous pouvez rapidement prototyper des chatbots, des scripts d'automatisation de tâches et des assistants de recherche en combinant les appels LLM, en enregistrant des outils personnalisés et en conservant l'historique des conversations. Sa conception modulaire et ses capacités de rappel facilitent l'extension et l'intégration avec des applications existantes.
  • Un bot Telegram alimenté par l'IA qui fournit des réponses de chat en temps réel, la génération d'images et des workflows AI personnalisables dans Telegram.
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    Qu'est-ce que AI Telegram Assistant ?
    L'assistant AI Telegram est un bot Telegram auto-hébergé, propulsé par les APIs ChatGPT et DALL·E d'OpenAI, conçu pour offrir une expérience fluide de chat AI et de création d'images. Les utilisateurs peuvent l'installer sur leurs serveurs, le configurer avec leurs clés OpenAI et l'inviter dans des chats privés ou de groupe. Avec le support de l'historique des conversations, des commandes personnalisées et des réponses multilingues, l'assistant peut automatiser le support client, la modération de contenu, le brainstorming créatif et plus encore, le tout dans l'interface familière de Telegram.
  • DreamGPT est un cadre d'agent IA open-source qui automatise les tâches en utilisant des agents basés sur GPT avec des outils modulaires et une mémoire.
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    Qu'est-ce que DreamGPT ?
    DreamGPT est une plateforme open-source polyvalente conçue pour simplifier le développement, la configuration et le déploiement d'agents IA alimentés par des modèles GPT. Elle fournit un SDK Python intuitif et une interface en ligne de commande pour créer de nouveaux agents, gérer l'historique des conversations avec des backends mémoire modulables, et intégrer des outils externes via un système de plugins standardisé. Les développeurs peuvent définir des flux de prompts personnalisés, se connecter à des API ou des bases de données pour une génération enrichie, et surveiller la performance des agents via une journalisation et une télémétrie intégrées. L'architecture modulaire supporte la montée en charge horizontale dans des environnements cloud et assure une gestion sécurisée des données utilisateur. Avec des modèles préconçus pour assistants, chatbots et travailleurs numériques, les équipes peuvent rapidement prototyper des agents IA spécialisés pour le service client, l'analyse de données, l'automatisation, et plus encore.
  • Duet GPT est un cadre d'orchestration multi-agent permettant à deux agents GPT d'OpenAI de collaborer pour résoudre des tâches complexes.
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    Qu'est-ce que Duet GPT ?
    Duet GPT est un cadre open source en Python pour orchestrer des conversations multi-agents entre deux modèles GPT. Vous définissez des rôles d'agents distincts, personnalisés avec des prompts système, et le cadre gère automatiquement le tour de rôle, le passage des messages et l'historique de la conversation. Cette structure collaborative accélère la résolution de tâches complexes, permettant un raisonnement comparatif, des cycles de critique et un raffinement itératif par échanges alternés. Son intégration transparente avec l'API OpenAI, sa configuration simple et sa journalisation intégrée en font un outil idéal pour la recherche, le prototypage et les flux de travail en production dans l'aide à la programmation, le support à la décision et l'idéation créative. Les développeurs peuvent étendre les classes principales pour intégrer de nouveaux services LLM, ajuster la logique de l'itérateur et exporter les transcriptions au format JSON ou Markdown pour l'analyse ultérieure.
  • Lila est un cadre d'agents IA open-source qui orchestre les LLM, gère la mémoire, intégré des outils, et personnalise les flux de travail.
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    Qu'est-ce que Lila ?
    Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.
  • Stella fournit des outils modulaires pour les flux de travail des agents IA, la gestion de la mémoire, les intégrations de plugins et l'orchestration personnalisée des LLM.
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    Qu'est-ce que Stella Framework ?
    Le Framework Stella permet aux développeurs de construire des agents IA robustes capables de maintenir le contexte, d'effectuer des actions assistées par des outils et de fournir des expériences conversationnelles dynamiques. En abstraisant la complexité des intégrations LLM, Stella offre des adaptateurs indépendants du fournisseur pour OpenAI, Hugging Face et des modèles auto-hébergés. Les agents peuvent utiliser des magasins de mémoire personnalisables pour rappeler les données de l'utilisateur et l'historique des conversations, et les plugins facilitent les interactions avec des API externes, des bases de données ou des services. Le moteur d'orchestration intégré gère les cycles de décision, tandis qu'une DSL concise permet de définir des actions, des appels d'outils et la gestion des réponses. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de recherche ou des automatisateurs de flux de travail, Stella fournit une base évolutive pour déployer des agents IA de qualité production.
  • Un cadre modulaire Python pour construire des agents IA autonomes avec une planification pilotée par LLM, gestion de la mémoire et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que AI-Agents ?
    AI-Agents offre une architecture d'agent flexible qui orchestre des planificateurs de modèles linguistiques, des modules de mémoire persistante et des boîtes à outils modulables. Les développeurs définissent des outils pour les requêtes HTTP, les opérations sur des fichiers et la logique personnalisée, puis configurent un planificateur LLM pour décider quel outil invoquer. La mémoire stocke le contexte et l'historique des conversations. Le framework gère l'exécution asynchrone, la récupération des erreurs et la journalisation, permettant un prototypage rapide d'assistants intelligents, d'analyses de données ou de bots d'automatisation sans réinventer la logique d'orchestration principale.
  • Une interface de chat multi-agent basée sur le web permettant aux utilisateurs de créer et de gérer des agents AI avec des rôles distincts.
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    Qu'est-ce que Agent ChatRoom ?
    Agent ChatRoom fournit un environnement flexible pour construire et exécuter des systèmes de conversation multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des agents avec des personas et prompts uniques, acheminer des messages entre agents et visualiser l'historique des conversations dans une interface élégante. Elle s'intègre avec les API OpenAI, prend en charge la configuration personnalisée du comportement des agents et peut être déployée sur n'importe quel service d'hébergement statique. Les développeurs bénéficient d'une architecture modulaire, d'un réglage facile des prompts et d'une interface responsive pour tester des scénarios de collaboration AI.
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