万能なカスタム関数ツール

多様な用途に対応可能なカスタム関数ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

カスタム関数

  • DAGentは、複雑なタスク調整のために有向非巡回グラフ(DAG)としてLLM呼び出しやツールをオーケストレーションしてモジュール式のAIエージェントを構築します。
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    DAGentとは?
    DAGentの核は、ノードの有向非巡回グラフとしてエージェントワークフローを表現し、各ノードはLLM呼び出し、カスタム関数、外部ツールをカプセル化できます。開発者はタスクの依存関係を明示的に定義し、並列実行や条件付きロジックを可能にし、フレームワークはスケジューリング、データの受け渡し、エラー復旧を管理します。DAGentは、DAGの構造と実行フローを検査できる組み込みの可視化ツールも提供し、デバッグや監査を改善します。拡張可能なノードタイプ、プラグインサポート、主要なLLMプロバイダーとのシームレスな統合により、DAGentは複雑なデータパイプライン、会話エージェント、自動化された研究支援ツールなどの多段階AIアプリケーションの構築を少ないコードで実現します。モジュール性と透明性に重点を置き、実験および運用環境の両方でスケーラブルなエージェントのオーケストレーションに最適です。
  • Junjo Python APIは、Python開発者にAIエージェント、ツールオーケストレーション、メモリ管理をアプリケーションにシームレスに統合することを提供します。
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    Junjo Python APIとは?
    Junjo Python APIは、開発者がPythonアプリケーションにAIエージェントを統合できるSDKです。エージェントの定義、LLMへの接続、Web検索やデータベース、カスタム関数などのツールのオーケストレーション、会話の記憶維持のための統一インターフェースを提供します。条件付きのタスクチェーンを構築し、レスポンスをストリーミングし、エラーを適切に処理できます。このAPIはプラグイン拡張、多言語処理、リアルタイムデータ取得をサポートし、自動カスタマーサポートやデータ分析ボットなどのユースケースを可能にします。豊富なドキュメント、コードサンプル、Pythonらしいデザインにより、Junjo Python APIは、インテリジェントエージェントをベースとしたソリューションの市場投入までの時間と運用コストを削減します。
  • scenario-goは、複雑なLLM駆動の会話ワークフローを定義し、プロンプト、コンテキスト、およびマルチステップAIタスクを管理するためのGo SDKです。
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    scenario-goとは?
    scenario-goは、開発者が大規模言語モデルとのステップバイステップの対話を指定したシナリオ定義を作成できることで、GoでAIエージェントを構築するための堅牢なフレームワークです。各シナリオにはプロンプトテンプレート、カスタム関数、メモリストレージを組み込み、複数ターンにわたり会話の状態を維持します。このツールキットはRESTful APIを通じて主要なLLMプロバイダーと連携し、動的な入力・出力サイクルやAI応答に基づく条件分岐を可能にします。ビルドインのロギングとエラーハンドリングにより、AIワークフローのデバッグと監視が容易です。開発者は再利用可能なシナリオコンポーネントの作成、複数のAIタスクの連結、プラグインによる機能拡張が行え、チャットボット、データ抽出パイプライン、バーチャルアシスタント、カスタマーサポート自動化をGoだけで迅速に構築できます。
  • ウェブ検索、メモリ、ツールを統合したカスタムAIエージェントの作成を可能にするオープンソースのPythonフレームワーク。
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    AI-Agents by GURPREETKAURJETHRAとは?
    AI-Agentsは、PythonとOpenAIモデルを使用したAI駆動エージェントの定義のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。ウェブ検索、計算機、ウィキペディア検索、カスタム関数などのプラグインツールを組み込み、複雑な多段階推論を行わせることができます。組み込みのメモリコンポーネントは、セッション間でコンテキストを保持します。開発者はリポジトリのクローン化、APIキーの設定、ツールの拡張や交換をすぐに行えます。例とドキュメントを備え、アイデアからカスタムの会話またはタスク志向のAIソリューション展開までのワークフローを効率化します。
  • コンテキスト管理機能を備えた拡張性のあるマルチチャネル会話AIエージェントを構築するためのPythonフレームワーク。
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    Multiple MCP Server-based AI Agent BOTとは?
    このフレームワークは、複数のMCP(マルチチャネル処理)サーバーをサポートするサーバーベースのアーキテクチャを提供し、同時会話の処理、セッション間のコンテキスト維持、外部サービスとのプラグイン統合を可能にします。開発者はメッセージングプラットフォームのコネクタを設定し、カスタム関数呼び出しを定義し、Dockerやネイティブホストを使用してインスタンスをスケールできます。ロギング、エラーハンドリング、拡張可能なパイプラインも備え、コアコードを変更せずに機能拡張が可能です。
  • OLIは、ユーザーがOpenAI機能をオーケストレーションし、マルチステップタスクをシームレスに自動化できるブラウザベースのAIエージェントフレームワークです。
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    OLIとは?
    OLI(OpenAI Logic Interpreter)は、OpenAI APIを活用し、ウェブアプリ内でAIエージェントの作成を簡素化するクライアントサイドフレームワークです。ユーザープロンプトに基づいてインテリジェントに選択されるカスタム関数を定義し、複数の対話にわたって一貫した状態を維持するために会話のコンテキストを管理し、予約やレポート生成などの複雑なワークフローのためにAPI呼び出しを連結できます。さらに、レスポンス解析、エラー処理、WebhookやRESTエンドポイントを通じたサードパーティのサービスとの連携を行うユーティリティも含まれています。完全にモジュール化されてオープンソースであるため、チームはエージェントの挙動をカスタマイズし、新しい機能を追加し、バックエンドに依存せずに任意のWebプラットフォームにOLIエージェントを展開できます。OLIは、会話型UIや自動化の開発を加速します。
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