Outils 복잡한 워크플로우 simples et intuitifs

Explorez des solutions 복잡한 워크플로우 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

복잡한 워크플로우

  • Le SDK Connery permet aux développeurs de construire, tester et déployer des agents IA capables de mémoire avec des intégrations d'outils.
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    Qu'est-ce que Connery SDK ?
    Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.
  • HashiruAgentX orchestre plusieurs chaînes d'outils IA pour l'exécution de code, la recherche web et l'analyse de documents dans une interface conversationnelle.
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    Qu'est-ce que Hashiru AgentX ?
    Hashiru AgentX est un orchestrateur de flux de travail IA unifié hébergé sur Hugging Face Spaces. Il permet aux utilisateurs d'entrer des instructions en langage naturel et de choisir parmi des agents préconstruits pour l'exécution de code, la recherche web et l'analyse de documents. En coulisse, il compose dynamiquement des chaînes d'outils, exécute des extraits Python dans un sandbox sécurisé, interroge des ressources en ligne et extrait des insights à partir de fichiers téléchargés. Les résultats sont renvoyés au format conversationnel, permettant un affinement itératif et un téléchargement facile des résultats.
  • Intégrez des assistants IA autonomes dans les notebooks Jupyter pour l'analyse de données, l'aide à la programmation, le web scraping et les tâches automatisées.
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    Qu'est-ce que Jupyter AI Agents ?
    Jupyter AI Agents est un cadre qui intègre des assistants IA autonomes dans les environnements Jupyter Notebook et JupyterLab. Il permet aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter plusieurs agents capables d'accomplir une gamme de tâches telles que l'analyse de données, la génération de code, le débogage, le web scraping et la récupération de connaissances. Chaque agent conserve une mémoire contextuelle et peut être enchaîné pour des flux de travail complexes. Avec des commandes magiques simples et des API Python, les utilisateurs intègrent facilement les agents aux bibliothèques et ensembles de données Python existants. Basé sur des LLM populaires, il supporte des modèles à prompt personnalisé, la communication entre agents et le retour d'informations en temps réel. Cette plateforme transforme les workflows traditionnels en automatisant les tâches répétitives, en accélérant le prototypage et en permettant une exploration interactive pilotée par l'IA directement dans l'environnement de développement.
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