Outils 시스템 확장성 simples et intuitifs

Explorez des solutions 시스템 확장성 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

시스템 확장성

  • Une plateforme Python open source qui orchestre plusieurs agents IA pour la décomposition des tâches, l'attribution des rôles et la résolution collaborative de problèmes.
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    Qu'est-ce que Team Coordination ?
    Team Coordination est une bibliothèque Python légère conçue pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA travaillant ensemble sur des tâches complexes. En définissant des rôles d'agents spécialisés—tels que planificateurs, exécutants, évaluateurs ou communicateurs—les utilisateurs peuvent décomposer un objectif global en sous-tâches gérables, les déléguer à des agents individuels et faciliter une communication structurée entre eux. Le framework gère l'exécution asynchrone, le routage des protocoles et l'agrégation des résultats, permettant à des équipes d'agents IA de collaborer efficacement. Son système de plugins supporte l'intégration avec des LLM populaires, des API et une logique personnalisée, idéal pour des applications dans le service client automatisé, la recherche, le jeu AI et les pipelines de traitement de données. Avec des abstractions claires et des composants extensibles, Team Coordination accélère le développement de workflows multi-agents évolutifs.
  • ModelScope Agent orchestre des flux de travail multi-agents, intégrant LLMs et plugins d'outils pour un raisonnement automatisé et l'exécution des tâches.
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    Qu'est-ce que ModelScope Agent ?
    ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.
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