柔軟なexemples de codeソリューション

自由度の高いカスタマイズが可能なexemples de code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。

exemples de code

  • 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。
  • Hugging Face Transformers、API、およびカスタムツール統合を使用した自律型AIエージェントの作成を教えるハンズオンコースです。
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    Hugging Face Agents Courseとは?
    Hugging Face Agentsコースは、自律型AIエージェントの設計、実装、展開をガイドする包括的な学習パスです。言語モデルの連鎖、外部APIの統合、カスタムプロンプトの作成、エージェントの意思決定の評価のためのコード例を含みます。参加者は質問応答、データ分析、ワークフロー自動化などのタスクのためにエージェントを構築し、Hugging Face Transformers、Agent API、Jupyterノートブックを使用した実践的な経験を積み、実世界のAI開発を高速化します。
  • 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。
  • AutoGenフレームワークを使用して、マルチエージェントAIアプリケーションを構築、管理、カスタマイズする実践的なPythonチュートリアル。
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    AutoGen Hands-Onとは?
    AutoGen Hands-Onは、実用的なPython例を通じてAutoGenフレームワークの使用方法を学ぶための構造化された環境を提供します。リポジトリのクローン、依存関係のインストール、APIキーの設定方法を案内し、マルチエージェントセットアップを展開します。各スクリプトは、エージェントの役割の定義、セッションメモリ、メッセージルーティング、タスクオーケストレーションパターンなどの重要な機能を示しています。コードにはロギング、エラーハンドリング、カスタマイズ可能なフックが含まれ、エージェントの動作や外部サービスとの統合を調整できます。ユーザーは、顧客サポートチャットボットから自動化されたデータ処理パイプラインに至るまで、多数のエージェントが相互作用して複雑なタスクを完了する協力的AIワークフローを構築する実践経験を得られます。このチュートリアルは、多エージェントの調整とスケーラブルなAI開発のベストプラクティスを促進します。
  • 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。
  • Google Geminiの推論およびツール使用能力を活用したAIエージェント構築のための実用的なコードレシピを提供するオープンソースリポジトリ。
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    Gemini Agent Cookbookとは?
    Gemini Agent Cookbookは、GoogleのGemini言語モデルを搭載したインテリジェントエージェントを構築するさまざまな実例を提供するキュレーションされたオープンソースツールキットです。複数ステップの推論チェーンのオーケストレーション、外部APIの動的呼び出し、データ取得用ツールキットの統合、会話のフロー管理などのサンプルコードを含みます。ベストプラクティスとしてエラー処理、コンテキスト管理、prompt設計を示し、自律型チャットボット、タスク自動化、意思決定支援システム等のユースケースをサポートします。開発者は、ユーザーリクエストを解釈し、リアルタイムデータを取得し、計算を行い、フォーマットされた出力を生成できるカスタムエージェントの構築方法を学べます。これらのレシピに従うことで、エンジニアはエージェントのプロトタイピングを高速化し、多様な分野で堅牢なAI駆動アプリケーションを展開できます。
  • 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。
  • Phindは、開発者のためのインテリジェントなAI駆動の回答エンジンです。
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    Phind AI Alternativeとは?
    Phindは開発者のために特別に開発されたAI検索エンジンです。技術的な質問に対する即時的かつ正確な回答を提供することに特化しており、ソフトウェアやプログラミングの分野で働く人にとって不可欠なツールとなります。Phindは強力なAI言語モデルを活用し、生成AIとウェブ結果を統合して包括的な回答、コード例、ガイドを提供します。トラブルシューティングと学習プロセスを効率化することで、Phindは開発者の生産性と効率を向上させます。
  • 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。
  • ウェブAPIの使用を簡素化する関数呼び出し。
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    EasyFunctionCallとは?
    Easy Function Callは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することでウェブAPIとのインタラクションを簡素化します。すべてのスキルレベルの開発者の生産性を高め、API開発を効率化することを目的としています。製品は理解しやすいドキュメントとコード例を提供し、そのコア機能は一般的なAPIタスクを簡素化するように設計されています。経験豊富な開発者でも初心者でも、Easy Function CallにはAPIインタラクションを効果的に構築および管理するために必要なツールが揃っています。
  • 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。
  • Phindは、開発者のためのAI駆動の検索エンジンで、迅速な技術的回答を提供します。
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    phind.comとは?
    Phindは、開発者が解決策を探す方法を革命的に変えます。高度なAIアルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、質問をすると、複数のリソースを通じて正確かつ簡潔な回答を提供します。これには関連する例やさらに詳しい参考情報が含まれており、時間を節約できるだけでなく、コーディング効率も向上し、開発者が調査よりも創作に集中できるようにします。エラーのトラブルシューティングやコーディングのベストプラクティスを探す場合でも、Phindは迅速に信頼できる情報を手元に持っていることを保証します。
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