柔軟なCodebeispieleソリューション

自由度の高いカスタマイズが可能なCodebeispieleツールで、あなただけの効率的な作業環境を作りましょう。

Codebeispiele

  • LangChainとPythonを用いたモジュール化されたAIエージェントレシピのGitHubリポジトリ。メモリ、カスタムツール、多段階自動化を活用。
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    Advanced Agents Cookbooksとは?
    Advanced Agents Cookbooksは、LangChainベースのAIエージェントレシピのライブラリーを提供するコミュニティ主導のGitHubプロジェクトです。コンテキスト保持のためのメモリモジュール、外部データやAPI呼び出し用のカスタムツール統合、構造化された応答を行う関数呼び出しパターン、複雑な意思決定のための思考の連鎖計画、多段階ワークフローのオーケストレーションをカバーしています。これらの例を使って、ベストプラクティス、カスタマイズ、タスク自動化に役立つエージェントを迅速に開発できます。
  • Agentic AI Systemsは、インテリジェントで自律的なマルチツールパイプラインを構築するためのオープンソースAIエージェントフレームワークをキュレーションし、分類します。
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    Agentic AI Systemsとは?
    Agentic AI Systemsは、GitHub上の中央集約リソースであり、多種多様なオープンソースのエージェントAIフレームワークとツールをリストアップし説明します。能力、言語、対応ツールによって整理し、ソースコードへの直接リンク、ドキュメント、クイックスタート例を提供します。開発者は迅速にエージェントプラットフォームを比較検討し、サンプル実装を探し、選択したフレームワークを自身のプロジェクトに統合できます。リポジトリは定期的に新規プロジェクト、バージョンアップ、コミュニティの貢献を取り込み、自主AIシステムの研究と試作の主要なインデックスとなっています。
  • LangChainを用いてタスク自動化、ドキュメント検索、会話型ワークフローを構築するためのハンズオンコースです。
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    Agents Course by Justinvarghese511とは?
    Justinvarghese511のエージェントコースは、開発者がAIエージェントを設計、実装、展開するためのスキルを身につけるための体系的な学習プログラムです。ステップバイステップのチュートリアルを通じて、エージェントの意思決定フローの設計、外部APIの統合、コンテキストとメモリの管理を学びます。コースにはコード例、Jupyterノートブック、演習が含まれ、データ抽出の自動化、会話応答、複数ステップのタスク実行を行うエージェントの構築を支援します。終了後、ユーザーは動作するAIエージェントのポートフォリオと、実運用におけるベストプラクティスを得ることができます。
  • ツール連携とメモリ管理を備えたLangChain AIエージェントの構築とカスタマイズのためのTypeScriptフレームワーク。
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    Agents from Scratch TSとは?
    Agents from Scratch TSは、LangChainを用いてゼロからAIエージェントを構築する方法を示すオープンソースのTypeScriptフレームワークです。外部ツールの定義と登録、会話メモリの管理、ユーザ入力の適切なエージェントへのルーティング、複数のLLM呼び出しのチェーン化についてのサンプルコードを含みます。開発者はこれを利用して、ベストプラクティスの理解やエージェントの挙動のカスタマイズ、新たな機能(Web検索、データ取得、カスタムプラグインによるタスク自動化やインタラクティブなアシスタントの構築)を行えます。
  • OpenAI APIを利用した自動タスク計画、メモリ管理、ツール実行を示すAIエージェントのテンプレート。
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    AI Agent Exampleとは?
    AI Agent Exampleは、強力な言語モデルを利用したインテリジェントエージェントの構築に関心のある開発者や研究者にとっての実践的なデモリポジトリです。このプロジェクトには、エージェントの計画、メモリ保存、およびツール呼び出しのサンプルコードが含まれており、外部APIやカスタム関数の統合方法を示しています。ユーザーの意図を解釈し、行動計画を策定し、事前定義されたツールを呼び出してタスクを実行するシンプルな会話インターフェースを備えています。開発者は、イベントのスケジューリング、ウェブスクレイピング、自動データ処理などの新しい機能をエージェントに拡張するための明確なパターンを追うことができます。このモジュラーアーキテクチャにより、AI主導のワークフローやパーソナライズされたデジタルアシスタントの実験を促進し、エージェントのオーケストレーションと状態管理についての洞察も提供します。
  • シンプルなAPIを使用して任意のドキュメントとインタラクションします。
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    ChatWithDocs.coとは?
    ChatWithDocs.coは、PDF、DOCX、DOC、PPTX、およびTXTなど、さまざまなドキュメント形式とインタラクションできる強力なAPIを提供します。このAPIを使用すると、質問をしたり、情報を抽出したり、引用元が記載された回答を受け取ったりでき、プログラム的にドキュメントとインタラクションします。このツールは、アプリケーションにドキュメントインタラクション機能を統合しようとしている開発者に最適です。
  • DevChatは、自然言語によるコードベースクエリ、問題のトリアージ、およびPRの要約を提供するAIを搭載した開発者支援ツールです。
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    DevChatとは?
    DevChatは、既存のツールにAIチャットインターフェースを導入することで、開発者のコラボレーションを革新します。GitHubリポジトリ、Jiraチケット、Confluenceページ、その他のドキュメントを継続的にインデックス化し、コンテキストに基づくナレッジベースを作成します。開発者は自然言語でコードベースについて質問し、即時のコード例、問題のトリアージ、PRの要約を受け取ることができます。AIアシスタントは、SlackやMicrosoft Teamsとシームレスに統合され、関連インサイトの提供、繰り返し作業の自動化、デバッグやオンボーディングの迅速化を実現します。
  • Gemini Code Assistは、開発者の生産性を向上させるために、インテリジェントなコード提案を提供します。
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    Gemini Code Assistとは?
    Gemini Code Assistは、開発者がクリーンで効率的なコードを書くのを支援するために設計された、先進的なAI駆動のコーディングアシスタントです。書かれたコードの文脈を分析することにより、コンテキストに応じたコード提案、補完、および構文の修正を提供します。また、開発者はコードの例にアクセスし、統合されたドキュメントを利用して迅速に学習できます。このツールは、コーディング速度を向上させるだけでなく、開発プロセス中にエラーを最小限に抑え、最良のプラクティスを積極的に提供することによって、コードの品質を向上させます。
  • LLMモデルコンテキストプロトコル、ツール呼び出し、コンテキスト管理、およびストリーミングレスポンスを示すAWSコードデモセットです。
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    AWS Sample Model Context Protocol Demosとは?
    AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト管理とツール呼び出しの標準化パターンを示すオープンソースリポジトリです。JavaScript/TypeScript版とPython版の2つの完全なデモが含まれ、モデルコンテキストプロトコルを実装し、AWS Lambda関数を呼び出すAIエージェントの構築や会話履歴の維持、レスポンスのストリーミングを可能にします。サンプルコードは、メッセージのフォーマット化、関数引数のシリアル化、エラー処理、カスタマイズ可能なツール統合を示し、生成AIアプリのプロトタイピングを促進します。
  • AI駆動のコードアシスタントがあなたの生産性を向上させます。
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    AI Coder Buddyとは?
    AI Coder Buddyは、あなたの生産性を向上させることを目的としたAI駆動のコーディングアシスタントです。90以上のプログラミング言語、フレームワーク、ライブラリをサポートし、145,000以上の検索可能なコード例を提供します。初心者のガイダンスが必要な方や、作業の効率化を図る熟練開発者のために、AI Coder Buddyはより賢く、効率的にコーディングするためのツールとサポートを提供します。
  • Laravelbotは、Laravel開発者のコーディングとトラブルシューティングをサポートするために設計されたAI駆動のチャットボットです。
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    LaravelBotとは?
    LaravelbotはLaravel開発者専用に設計されたAI駆動のチャットボットです。コーディングに関する質問に答え、デバッグの問題を助け、ベストプラクティスやコード例を提供することでリアルタイムで支援します。このツールは、生産性を向上させ、コーディングの課題を効率的に克服しようとする初心者と経験豊富な開発者の両方に特に役立ちます。開発ワークフローにLaravelbotを統合することで、即座にサポートを得ることができ、複雑なLaravelコーディングの問題に対処する際の時間を節約し、ストレスを軽減することができます。
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