Outils 聊天互動 simples et intuitifs

Explorez des solutions 聊天互動 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

聊天互動

  • Intègre des agents alimentés par l'IA dans les sessions LiveKit pour transcription en temps réel, réponses chatbot et assistance en réunion.
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    Qu'est-ce que LangGraph LiveKit Agents ?
    Basé sur LangGraph, cet ensemble d'outils orchestre des agents IA dans les salles LiveKit, capturant les flux audio, transcrivant la parole avec Whisper et générant des réponses contextuelles à l'aide de LLM populaires comme OpenAI ou des modèles locaux. Les développeurs peuvent définir des déclencheurs événementiels et des flux de travail dynamiques en utilisant l'orchestration déclarative de LangGraph, permettant des cas d'utilisation tels que Q&A, sondages en direct, traduction en temps réel, extraction d'actions ou suivi des sentiments. L'architecture modulaire favorise une intégration sans faille, une extensibilité pour des comportements personnalisés et un déploiement sans effort dans les environnements Node.js ou basés sur navigateur avec un accès API complet.
    Fonctionnalités principales de LangGraph LiveKit Agents
    • Transcription audio en temps réel via Whisper
    • Génération de réponses contextuelles basées sur LLM
    • Orchestration de workflows événementiels personnalisables
    • Résumé automatique de réunions et extraction d'actions
    • Modération de sessions, Q&A et sondages en direct
    • Prise en charge de la traduction multilingue
    • Orchestrateurs LangGraph extensibles
  • bedrock-agent est un cadre Python open-source permettant des agents AWS Bedrock LLM dynamiques avec chaîne d'outils et prise en charge de la mémoire.
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    Qu'est-ce que bedrock-agent ?
    bedrock-agent est un cadre d'IA polyvalent qui s'intègre à la suite de grands modèles de langage d'AWS Bedrock pour orchestrer des flux de travail complexes et axés sur des tâches. Il propose une architecture de plugins pour enregistrer des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la persistance du contexte et un mécanisme de raisonnement en chaîne pour une réflexion améliorée. Grâce à une API Python simple et une interface en ligne de commande, il permet aux développeurs de définir des agents pouvant appeler des services externes, traiter des documents, générer du code ou interagir avec les utilisateurs via chat. Les agents peuvent être configurés pour sélectionner automatiquement les outils pertinents en fonction des prompts utilisateur et maintenir un état de conversation entre les sessions. Ce cadre est open-source, extensible et optimisé pour un prototypage rapide et le déploiement d'assistants IA sur des environnements locaux ou AWS cloud.
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