最新技術のIA ciente do contextoツール

革新的な機能を備えたIA ciente do contextoツールを使って、プロジェクトをより効率的に管理しましょう。

IA ciente do contexto

  • AIエージェントと人間の監視を組み合わせたAI駆動のカスタマーサポートプラットフォーム。
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    ChatterMate – The Open-Source AI Chatbotとは?
    ChatterMateは、24時間体制の支援を提供するように設計されたAI駆動のカスタマーサポートプラットフォームです。さまざまな顧客の問い合わせを処理するために、AIエージェントと人間の監視を組み合わせています。プラットフォームは、コンテキストを理解するAI、シームレスな人間による引き継ぎ、主要ツールとの深い統合、カスタマイズ可能なテーマ、およびリアルタイム分析を特徴としています。小規模ビジネスが自己ホスト型ソリューションを求めている場合でも、大企業がカスタム開発を必要としている場合でも、ChatterMateはニーズに合わせた柔軟な料金プランを提供しています。
  • 動的な会話コンテキストを管理するプロトタイプエンジンで、AGIエージェントがやり取りの記憶を優先、取得、要約できるようにします。
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    Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototypeとは?
    コンテキストファーストのAGI認知コンテキストエンジン(CCE)プロトタイプは、開発者がコンテキストを意識したAIエージェントを実装するための強力なツールキットを提供します。ベクター埋め込みを活用して過去のユーザーインタラクションを保存し、関連するコンテキストスニペットを効率的に検索します。エンジンは長い会話を自動的に要約し、LLMのトークン制限内に収めることで、連続性と一貫性を確保します。開発者はコンテキストの優先順位付け戦略を設定し、メモリのライフサイクルを管理し、カスタムリトリーブパイプラインを統合できます。CCEは、エンベディングプロバイダーとストレージバックエンドのモジュール式プラグインアーキテクチャをサポートし、多様なプロジェクトに拡張できる柔軟性を提供します。保存、クエリ、要約用のAPIが標準搭載されており、パーソナライズされた会話アプリケーションや仮想アシスタント、長期記憶を必要とする認知エージェントの作成が容易です。
  • IntelliConnectは、多様なAPIと連携するAIエージェントフレームワークで、思考チェーン推論を可能にします。
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    IntelliConnectとは?
    IntelliConnectは、開発者が複数の外部APIやサービスとLLMs(例:GPT-4)を接続してインテリジェントエージェントを構築できる多用途なAIエージェントフレームワークです。マルチステップ推論、コンテキストに応じたツール選択、エラー処理をサポートし、カスタマーサポート、Webや文書からのデータ抽出、スケジューリングなどの複雑なワークフローの自動化に最適です。そのプラグインベースの設計により拡張が容易であり、ビルトインのロギングと監視がエージェントのパフォーマンス監視と能力の向上に役立ちます。
  • メモリ、ツール統合、カスタマイズ可能な意思決定戦略を備えた自律型AIエージェントを可能にする軽量JavaScriptライブラリ。
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    js-agentとは?
    js-agentは、開発者に対してJavaScriptで自律型AIエージェントを作成するためのミニマルでありながら強力なツールキットを提供します。会話のメモリ、関数呼び出しツール、カスタマイズ可能なプランニング戦略、エラー処理の抽象化を提供します。これにより、プロンプトの設定、状態の管理、外部APIの呼び出し、複雑なエージェントの振る舞いの調整を簡単なモジュール式APIで迅速に行えます。Node.js環境での実行を想定し、OpenAI APIとシームレスに連携します。
  • Liveは、コンテキストに対応したAIアシスタントを任意のウェブサイトに埋め込み、コンテンツ生成、要約、データ抽出、自動化を行います。
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    Live by Vroom AIとは?
    Vroom AIのLiveは、オープンフレームワークとブラウザ拡張機能で、AIエージェントをウェブブラウジング体験に直接もたらします。Liveをインストールすると、ページのコンテキストを理解し、マーケティングコピーの生成、記事の要約、構造化データの抽出、自動フォーム入力、ドメイン固有の質問回答などに対応するサイドバーAIアシスタントにアクセスできます。開発者はSDKを使ってカスタムプラグインを拡張し、自身のLLMモデルやサードパーティAPIを統合して特定のワークフローに合わせることが可能です。
  • メモリ、ツール統合、プロンプト管理、カスタムワークフローを備えたLLM駆動エージェントを作成するためのモジュール化パイプラインを提供するPythonツールキットです。
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    Modular LLM Architectureとは?
    モジュール式LLMアーキテクチャは、再利用可能なコンポーネントの構成により、カスタマイズされたLLM駆動アプリケーションの作成を簡素化するよう設計されています。セッション状態を保持するメモリモジュール、外部APIコール用のツールインターフェース、テンプレートまたは動的プロンプト生成のためのプロンプトマネージャ、エージェントのワークフローを制御するオーケストレーションエンジンなどのコアコンポーネントを提供します。これらのモジュールをチェーンして複雑な行動を実現したり、多段階推論、コンテキストに応じた応答、統合されたデータ取得を可能にします。フレームワークは複数のLLMバックエンドをサポートし、モデルの切り替えやミックスも可能です。拡張性を高めるポイントもあり、新しいモジュールやロジックを追加できます。このアーキテクチャは、部品の再利用を促進しながら、エージェントの挙動の透明性と制御を維持します。
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