Outils 오픈 소스 Python simples et intuitifs

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오픈 소스 Python

  • Rawr Agent est un cadre Python permettant de créer des agents AI autonomes avec des pipelines de tâches personnalisables, la mémoire et l'intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Rawr Agent ?
    Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.
  • Continuum est un framework d'agents IA open-source pour orchestrer des agents LLM autonomes avec une intégration modulaire d'outils, de la mémoire et des capacités de planification.
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    Qu'est-ce que Continuum ?
    Continuum est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de construire des agents intelligents en définissant des tâches, des outils et de la mémoire de manière modulaire. Les agents construits avec Continuum suivent une boucle plan-exécuter-observer, permettant d’intercaler le raisonnement LLM avec des appels API externes ou des scripts. Son architecture modulaire supporte plusieurs magasins de mémoire (par ex., Redis, SQLite), des bibliothèques d'outils personnalisés et une exécution asynchrone. Axé sur la flexibilité, les utilisateurs peuvent rédiger des politiques d'agents personnalisées, intégrer des services tiers comme des bases de données ou des webhooks, et déployer des agents dans divers environnements. L'orchestration basée sur les événements de Continuum enregistre les actions des agents, facilitant le débogage et l’optimisation des performances. Qu'il s'agisse d'automatiser l’ingestion de données, de construire des assistants conversationnels ou d'orchestrer des pipelines DevOps, Continuum fournit une base évolutive pour des flux de travail d'agents IA de niveau production.
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