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結構化結果

  • GenAI Job Agents est un cadre open-source qui automatise l'exécution des tâches à l'aide d'agents de travail basés sur l'IA générative.
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    Qu'est-ce que GenAI Job Agents ?
    GenAI Job Agents est un cadre open-source basé sur Python qui facilite la création et la gestion d'agents de travail alimentés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des types de tâches personnalisés et des comportements d'agents à l'aide de fichiers de configuration simples ou de classes Python. Le système s'intègre parfaitement avec OpenAI pour le raisonnement basé sur LLM et avec LangChain pour la chaînage d'appels. Les tâches peuvent être mises en file d'attente, exécutées en parallèle et surveillées via des mécanismes de journalisation et de gestion des erreurs intégrés. Les agents peuvent gérer des entrées dynamiques, réessayer automatiquement en cas d'échec et produire des résultats structurés pour le traitement en aval. Avec une architecture modulaire, des plugins extensibles et des API claires, GenAI Job Agents permet aux équipes d'automatiser des tâches répétitives, d'orchestrer des flux de travail complexes et de faire évoluer les opérations pilotées par l'IA en environnement de production.
    Fonctionnalités principales de GenAI Job Agents
    • Définition et planification des tâches
    • Orchestration multi-agent
    • Intégration de l'API OpenAI
    • Compatibilité avec LangChain
    • Exécution parallèle des tâches
    • Journalisation et surveillance intégrées
    • Gestion des erreurs et réessais automatiques
    • Architecture modulaire de plugins
  • Un framework Python permettant de définir et d'exécuter facilement des flux de travail d'agents d'IA de manière déclarative en utilisant des spécifications de style YAML.
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    Qu'est-ce que Noema Declarative AI ?
    Noema Declarative AI permet aux développeurs et chercheurs de spécifier des agents d'IA et leurs flux de travail de manière déclarative. En écrivant des fichiers de configuration YAML ou JSON, vous définissez des agents, des prompts, des outils et des modules de mémoire. Le runtime Noema analyse ces définitions, charge des modèles de langage, exécute chaque étape de votre pipeline, gère l’état et le contexte, et renvoie des résultats structurés. Cette approche réduit la répétition de code, améliore la reproductibilité et sépare la logique de l'exécution, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, scripts d'automatisation et expériences de recherche.
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