Jaaz est un cadre d'agent IA basé sur Node.js permettant aux développeurs de créer des bots conversationnels personnalisables avec mémoire et intégrations d'outils.
Jaaz est un cadre d'agent IA extensible conçu pour créer des solutions de chatbot et d'assistant vocal hautement interactifs. Construit sur Node.js et JavaScript, il fournit des modules principaux pour la gestion des dialogues, la mémoire contextuelle à long terme et l'intégration d'API tierces, permettant l'utilisation dynamique d'outils lors des conversations. Les développeurs peuvent définir des compétences personnalisées, exploiter de grands modèles linguistiques pour la compréhension du langage naturel et intégrer des moteurs de parole-texte et texte-parole pour des expériences vocales. L'architecture modulaire de Jaaz simplifie le déploiement sur les infrastructures cloud et sur site, supportant la création rapide de prototypes et des workflows à niveau production.
Fonctionnalités principales de Jaaz
Gestion du dialogue multi-tours
Mémoire longue durée sensible au contexte
Intégrations d'outils et d'API basées sur des plugins
Connecteurs LLM (OpenAI, modèles locaux)
Modules de reconnaissance vocale et de synthèse vocale
MemGPT utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour fournir aux utilisateurs une génération de contenu sur mesure, automatiser les tâches banales et rationaliser les flux de travail. Il peut aider à la gestion de projet en suivant les tâches, les délais et les outils de collaboration d'équipe. Les utilisateurs peuvent également tirer parti de ses fonctionnalités de connaissance contextuelle pour obtenir des insights pendant qu'ils travaillent sur divers projets.
Plateforme web pour créer des agents IA avec des graphes de mémoire, ingestion de documents et intégration de plugins pour l'automatisation des tâches.
Mindcore Labs fournit un environnement sans code et convivial pour les développeurs afin de concevoir et lancer des agents IA. Il dispose d'un système de mémoire basé sur un graphe de connaissances qui conserve le contexte dans le temps, prend en charge l'ingestion de documents et de sources de données, et s'intègre avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent configurer les agents via une interface utilisateur intuitive ou CLI, les tester en temps réel, et les déployer sur des points de terminaison en production. La surveillance intégrée et les analyses aident à suivre les performances et à optimiser le comportement des agents.