Solutions 도구 조정 pour réussir

Adoptez des outils 도구 조정 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

도구 조정

  • LemLab est un cadre Python qui vous permet de créer des agents IA personnalisables avec mémoire, intégrations d'outils et pipelines d'évaluation.
    0
    0
    Qu'est-ce que LemLab ?
    LemLab est un framework modulaire pour le développement d'agents IA alimentés par de grands modèles de langage. Les développeurs peuvent définir des modèles d'invite personnalisés, chaîner des pipelines de raisonnement multi-étapes, intégrer des outils et API externes, et configurer des backends de mémoire pour stocker le contexte des conversations. Il comprend également des suites d'évaluation pour benchmarker la performance des agents sur des tâches définies. En fournissant des composants réutilisables et des abstractions claires pour les agents, outils et mémoire, LemLab accélère l'expérimentation, le débogage et le déploiement d'applications LLM complexes en recherche et en production.
    Fonctionnalités principales de LemLab
    • Définitions modulaires d'invites et de chaînes
    • Intégration d'outils et d'API externes
    • Gestion de mémoire persistante
    • Orchestration d'agents et pipelines de workflow
    • Suite d'évaluation et de benchmarking intégrée
    • Modèles d'agents personnalisables
  • Un framework JavaScript léger pour créer des agents IA qui enchaînent des appels d'outils, gèrent le contexte et automatisent les flux de travail.
    0
    0
    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.
Vedettes