柔軟なdevelopment frameworksソリューション

自由度の高いカスタマイズが可能なdevelopment frameworks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。

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  • Auginiは、ツール統合と会話メモリを備えたカスタムAIエージェントの設計、オーケストレーション、および展開を可能にします。
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    Auginiとは?
    Auginiは、ユーザー入力を解釈し、外部APIを呼び出し、文脈対応メモリを読み込み、一貫した複数ターンの応答を生成できるインテリジェントエージェントを定義できます。ウェブ検索、データベースクエリ、ファイル操作、またはカスタムPython関数用のツールキットを各エージェントに設定可能です。統合されたメモリモジュールは、セッションを超えた会話状態を保持し、文脈の連続性を確保します。Auginiの宣言型APIは、分岐ロジックやリトライ、エラー処理を伴う複雑な多ステップワークフローの構築を可能にします。OpenAI、Anthropic、Azure AIなどの主要なLLMプロバイダーとシームレスに連携し、スタンドアロンのスクリプト、Dockerコンテナ、またはスケーラブルなマイクロサービスとして展開できます。Auginiは、迅速なプロトタイピング、テスト、AI駆動のエージェントの運用をサポートします。
  • CAMEL-AIは、リトリーバル増強生成とツール統合を使用して自律エージェントが協力できるオープンソースのLLMマルチエージェントフレームワークです。
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    CAMEL-AIとは?
    CAMEL-AIは、LLMに対応した複数の自律AIエージェントを構築、構成、および実行できるPythonベースのフレームワークです。リトリーバル増強生成(RAG)、外部ツールの使用、エージェント間通信、メモリおよび状態管理、スケジューリングをサポートしています。モジュール式コンポーネントと簡単な統合により、チームは複雑なマルチエージェントシステムのプロトタイピング、ワークフローの自動化、異なるLLMバックエンド間での実験のスケーリングが可能です。
  • HMASは、通信とポリシー訓練機能を備えた階層型マルチエージェントシステムを構築するためのPythonフレームワークです。
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    HMASとは?
    HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。
  • Jaazは、メモリとツール統合を備えたカスタマイズ可能な会話型ボットを構築できるNode.jsベースのAIエージェントフレームワークです。
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    Jaazとは?
    Jaazは、高度にインタラクティブなチャットボットや音声アシスタントソリューションを作るために設計された拡張性のあるAIエージェントフレームワークです。Node.jsとJavaScriptを基盤に、ダイアログ管理、コンテキスト認識長期記憶、サードパーティAPIとの統合のためのコアモジュールを提供し、会話中に動的にツールを使用できます。開発者はカスタムスキルを定義し、大規模言語モデルを活用した自然言語理解や、音声対応のための音声からテキスト、テキストから音声へのエンジンを統合できます。モジュラーアーキテクチャにより、クラウドやオンプレミスのインフラストラクチャ全体へのデプロイも容易です。迅速なプロトタイピングと本番環境向けのワークフローをサポートします。
  • 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。
  • ダイナミックなツール連携、メモリ管理、自動推論のためのオープンソースのマルチエージェントフレームワークの orchestrating LLMs。
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    Avalon-LLMとは?
    Avalon-LLMは、複数のLLM駆動のエージェントを協調環境でオーケストレーションできるPythonベースのマルチエージェントAIフレームワークです。各エージェントは、ウェブ検索、ファイル操作、カスタムAPIなどの特定ツールを設定して専門的なタスクを実行できます。このフレームワークは、会話のコンテキストや長期知識を保存するメモリモジュール、意思決定を改善する思考の連鎖による推論、エージェント性能をベンチマークする内蔵評価パイプラインをサポートします。Avalon-LLMは、モデル提供者、ツールキット、メモリストアなどのコンポーネントを簡単に追加・置き換えできるモジュール式プラグインシステムを提供します。シンプルな設定ファイルとコマンドラインインターフェースで、研究、開発、実運用に適した自律型AIワークフローの展開、監視、拡張が可能です。
  • SWE-agentは、言語モデルを自律的に活用してGitHubリポジトリ内の問題を検出、診断、修正します。
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    SWE-agentとは?
    SWE-agentは、開発者向けのAIエージェントフレームワークであり、GitHubと連携してコードの問題を自動的に診断・解決します。DockerまたはGitHub Codespacesで動作し、好みの言語モデルを利用でき、リント、テスト、デプロイなどのタスク用にツールバンドルを設定できます。SWE-agentは、明確なアクションシナリオを生成し、修正を含むプルリクエストを適用し、ステップごとの出力を行うトラジェクトリーインスペクターを通じて洞察を提供します。これにより、チームはコードレビュー、バグ修正、リポジトリの整理を効率的に自動化できます。
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