Outils 동적 의사 결정 simples et intuitifs

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동적 의사 결정

  • Agentic-AI est un cadre Python permettant aux agents IA autonomes de planifier, exécuter des tâches, gérer la mémoire et intégrer des outils personnalisés utilisant des LLMs.
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    Qu'est-ce que Agentic-AI ?
    Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.
    Fonctionnalités principales de Agentic-AI
    • Planification et décomposition d’actions autonomes
    • Moteur de raisonnement en chaîne de pensée
    • Gestion et persistance de la mémoire
    • Intégration d’outils basée sur des plugins
    • Surveillance et journalisation de l’exécution
    • Comportements d’agent configurable
  • Une bibliothèque Python permettant des agents autonomes alimentés par OpenAI GPT avec des outils personnalisables, de la mémoire et de la planification pour l'automatisation des tâches.
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    Qu'est-ce que Autonomous Agents ?
    Les Agents Autonomes sont une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création d'agents d'IA autonomes alimentés par de grands modèles de langage. En abstraisant des composants clés tels que la perception, le raisonnement et l'action, ils permettent aux développeurs de définir des outils, des mémoires et des stratégies personnalisés. Les agents peuvent planifier de manière autonome des tâches multi-étapes, interroger des API externes, traiter des résultats via des parseurs personnalisés et maintenir un contexte conversationnel. Le cadre prend en charge la sélection dynamique d'outils, l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, ainsi que la persistance de la mémoire, permettant une automatisation robuste allant de l'analyse de données et la recherche à la synthèse de courriels et le web scraping. Son design extensible facilite l'intégration avec différents fournisseurs de LLM et modules personnalisés.
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