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永続的コンテキスト

  • ManasAI fournit un cadre modulaire pour créer des agents IA autonomes avec mémoire, intégration d'outils et orchestration.
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    Qu'est-ce que ManasAI ?
    ManasAI est un framework en Python qui permet la création d'agents IA autonomes avec un état intégré et des composants modulaires. Il offre des abstractions principales pour la raisonnement des agents, la mémoire à court et long terme, l'intégration d'outils et d'API externes, la gestion d'événements basée sur les messages et l'orchestration multi-agents. Les agents peuvent être configurés pour gérer le contexte, exécuter des tâches, gérer des tentatives et collecter des retours. Son architecture plug-in permet aux développeurs d'adapter les backend de mémoire, outils et orchestrateurs à des workflows spécifiques, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, travailleurs numériques et pipelines automatisés nécessitant un contexte persistant et des interactions complexes.
    Fonctionnalités principales de ManasAI
    • Noyau d'agent modulaire avec composants interchangeables
    • Gestion de mémoire à court et long terme
    • Intégration d'outils et API externes
    • Gestion d'événements basée sur les messages
    • Orchestration et contrôle de workflow pour agents
  • Un SDK Python pour créer et exécuter des agents IA personnalisables avec intégration d'outils, stockage de mémoire et réponses en streaming.
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    Qu'est-ce que Promptix Python SDK ?
    Promptix Python est un framework open-source pour construire des agents IA autonomes en Python. Avec une installation simple via pip, vous pouvez instancier des agents alimentés par n'importe quel LLM majeur, enregistrer des outils spécifiques au domaine, configurer des stockages de données en mémoire ou persistants, et orchestrer des boucles de décision à plusieurs étapes. Le SDK supporte le streaming en temps réel de sorties token, des gestionnaires de rappels pour la journalisation ou le traitement personnalisé, ainsi que des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte au-delà des interactions. Les développeurs peuvent exploiter cette bibliothèque pour prototyper des assistants chatbot, des automatisations, des pipelines de données ou des agents de recherche en quelques minutes. Son design modulaire permet d'échanger des modèles, d'ajouter des outils personnalisés et d'étendre les backends mémoire, offrant une flexibilité pour diverses applications d'agents IA.
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