Outils 流式回應 simples et intuitifs

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流式回應

  • AutoGen UI est une boîte à outils basée sur React pour créer des interfaces interactives et des tableaux de bord pour orchestrer les conversations multi-agents IA.
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    Qu'est-ce que AutoGen UI ?
    AutoGen UI est une boîte à outils frontend conçue pour rendre et gérer les flux de conversations multi-agents. Elle offre des composants prêts à l'emploi tels que les fenêtres de chat, les sélecteurs d'agents, les chronologies de messages et les panneaux de débogage. Les développeurs peuvent configurer plusieurs agents IA, diffuser des réponses en temps réel, consigner chaque étape de la conversation et appliquer des styles personnalisés. Il s'intègre facilement aux bibliothèques d'orchestration backend pour fournir une interface complète de bout en bout pour construire et surveiller les interactions des agents IA.
    Fonctionnalités principales de AutoGen UI
    • Composants React pour le chat multi-agent
    • Affichage des messages en streaming en temps réel
    • UI de sélection et d'orchestration d'agents
    • Chronologie et journaux de conversations
    • Thèmes et styles personnalisables
    • Support des plugins et extensions
  • 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.
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