万能なメモリコンテキストツール

多様な用途に対応可能なメモリコンテキストツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

メモリコンテキスト

  • Emma-Xは、カスタマイズ可能なワークフロー、ツール統合、メモリを備えたAIチャットエージェントを構築・展開するオープンソースフレームワークです。
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    Emma-Xとは?
    Emma-Xは、大規模言語モデルを使用した会話型AIアシスタント構築のためのモジュール式エージェントオーケストレーションプラットフォームを提供します。開発者はJSON設定を通じてエージェントの動作を定義し、OpenAIやHugging Face、ローカルエンドポイントなどのLLMプロバイダーを選択し、検索、データベース、カスタムAPIなどの外部ツールを追加できます。内蔵のメモリレイヤーはセッション間の文脈を保持し、UIコンポーネントはチャット表示、ファイルアップロード、インタラクティブなプロンプトを処理します。プラグインフックを利用してリアルタイムのデータ取得、分析、カスタムアクションボタンが可能です。Emma-Xには、顧客サポート、コンテンツ作成、コード生成用の例エージェントが含まれており、オープンなアーキテクチャにより、チームはエージェントの機能拡張や既存のWebアプリケーションとの統合、会話フローの迅速な改善が行えます。
    Emma-X コア機能
    • モジュール式エージェントオーケストレーション
    • 構成可能なプロンプトテンプレート
    • マルチLLMサポート
    • 文脈保持用メモリストア
    • ツール統合のためのプラグインシステム
    • カスタマイズ可能なチャットUIコンポーネント
    • 例エージェントテンプレート
    Emma-X 長所と短所

    短所

    明確な価格情報や商用サポート情報が利用できない
    現在は研究開発の文脈に限定されている
    アプリや拡張機能などの直接的な消費者向けアプリケーションは提供されていない

    長所

    具体的な思考連鎖推論を用いて具現化されたタスクの意思決定を改善する
    階層的な計画によって複雑な空間的およびタスクの推論をサポートする
    ドメイン内およびドメイン外のロボットタスクで優れた性能を示す
    GitHubでアクセス可能なオープンソース
  • LemLabは、メモリ、ツール統合、評価パイプラインを備えたカスタマイズ可能なAIエージェントを構築できるPythonフレームワークです。
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    LemLabとは?
    LemLabは、大規模言語モデルを活用したAIエージェント開発のためのモジュール型フレームワークです。開発者はカスタムのプロンプトテンプレートを定義し、多段階の推論パイプラインを連鎖させ、外部ツールやAPIを統合し、会話のコンテキストを保存するメモリバックエンドを設定できます。また、定義されたタスクでエージェントのパフォーマンスを比較する評価スイートも含まれています。再利用可能なコンポーネントと明確な抽象化により、研究や実運用環境での複雑なLLMアプリケーションの実験、デバッグ、展開を加速します。
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