万能なKontextbeibehaltungツール

多様な用途に対応可能なKontextbeibehaltung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。

Kontextbeibehaltung

  • エージェントがセッション間で文脈会話メモリをキャプチャ、要約、埋め込み、および取得できるAIメモリーシステム。
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    Memontoとは?
    MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。
  • LLMs、ツール連携、メモリ、プランニングパイプラインを備えた自律型AIエージェントを構築できるGo SDKです。
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    Agent-Goとは?
    Agent-Goは、Goで自律型AIエージェントを構築するためのモジュール式フレームワークです。OpenAIなどのLLMプロバイダ、長期的なコンテキスト保持のためのベクターメモリストア、ユーザリクエストを実行可能なステップに分解する柔軟なプランナーを統合しています。開発者は、API、データベース、シェルコマンドなどのカスタムツールを定義し登録します。エージェントはこれらを呼び出し、会話履歴を追跡する会話マネージャと、ツールの呼び出しとLLMとのインタラクションを調整する設定可能なプランナーを備えています。これにより、AI支援のアシスタント、自動化ワークフロー、タスク指向のボットを素早く試作し、本番環境で運用できるGo環境を実現します。
  • AgentChatは、動的メモリとプラグインサポートを備えた会話型AIエージェントを作成、カスタマイズ、展開するためのウェブプラットフォームです。
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    AgentChatとは?
    AgentChatは、チャットボットを作成、訓練、展開するためのノーコードインターフェースを備えたウェブベースのAIエージェントプラットフォームです。OpenAIモデルやカスタムLLMの選択、動的メモリの設定、外部APIのプラグイン統合、複数エージェントの管理が可能です。内蔵のコラボレーションツールにより、チームでエージェントを共同開発・安全に共有できます。共有リンクやアプリへの埋め込みを通じてエージェントを展開します。
  • メモリ、ウェブ閲覧、ファイル処理、カスタムアクションを備えたカスタマイズ可能なGPT搭載エージェントを構築するノーコードプラットフォーム。
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    GPT Labsとは?
    GPT Labsは、GPT搭載AIエージェントを作成、訓練、展開するための包括的なノーコードプラットフォームです。永続メモリ、ウェブ閲覧、ファイルのアップロードおよび処理、外部APIとのシームレスな連携などの機能を提供します。直感的なドラッグ&ドロップインターフェースを通じて、ユーザーは会話ワークフローを設計し、ドメイン固有の知識を注入し、リアルタイムで対話をテストできます。設定完了後、エージェントはREST API経由またはWebサイトやアプリに埋め込むことで展開でき、コーディングなしで自動顧客サポート、バーチャルアシスタント、データ分析タスクを実行可能です。プラットフォームはチームコラボレーションをサポートし、エージェントのパフォーマンス分析や反復改善のためのバージョン管理も提供します。柔軟なアーキテクチャは企業のニーズに応じてスケーリングでき、役割ベースのアクセス制御や暗号化などのセキュリティ機能も備えています。
  • AWS Bedrockの複数のAIエージェントが協力し、タスクを調整し、複雑な問題を一緒に解決できるようにします。
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    AWS Bedrock Multi-Agent Collaborationとは?
    AWS Bedrock Multi-Agent Collaborationは、複雑なタスクを実行するために、基礎モデルを搭載した複数のAIエージェントをオーケストレーションできる管理サービスの機能です。ユーザーはエージェントのペルソナと役割を設定し、通信のためのメッセージングスキーマを定義し、コンテキスト保持のための共有メモリを設定します。実行中は、エージェントは下流のソースからデータを要求したり、サブタスクを委譲したり、相互の出力を集約したりできます。この協調的アプローチは反復的な推論ループをサポートし、タスクの精度を向上させ、負荷に応じてエージェントを動的にスケールします。AWSコンソール、CLI、SDKと統合されており、サービスはエージェントの相互作用やパフォーマンス指標を視覚化する監視ダッシュボードを提供し、開発と運用の複雑さを軽減します。
  • LangChainは、開発者がLLMを搭載したチェーン、エージェント、メモリ、ツール統合を構築できるオープンソースフレームワークです。
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    LangChainとは?
    LangChainは、外部データソースやツールと連携して高度なAIアプリケーションを作成するためのモジュール式フレームワークです。連続したLLM呼び出し用のチェーン抽象化、意思決定ワークフローのためのエージェントオーケストレーション、コンテキスト維持のためのメモリモジュール、ドキュメントローダー、ベクトルストア、APIツールとの連携を提供します。PythonとJavaScriptのSDKに対応し、チャットボットやQAシステム、パーソナライズされたアシスタントのプロトタイピングと展開を加速します。
  • LangGraphを活用したChatChatプラグインで、グラフ構造の会話記憶とコンテキスト検索をAIエージェントに提供します。
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    LangGraph-Chatchatとは?
    LangGraph-Chatchatは、LangGraphのグラフデータベースモデルを利用して会話のコンテキストを保存・取得する、ChatChat会話フレームワーク向けのメモリ管理プラグインです。動作中にユーザー入力とエージェントの応答は意味ノードに変換され、関係性とともに知識グラフを形成します。この構造により、過去の会話を類似度指標、キーワード、またはカスタムフィルターを用いて効率的にクエリできます。プラグインは、メモリの永続性、ノードのマージ、TTLポリシーの設定をサポートし、Relevantなコンテキストを適切に保持します。内蔵のシリアライザとアダプタを備え、ChatChat展開にシームレスに統合され、長期記憶の維持、応答の適切さ向上、複雑なダイアログフローの処理を可能にします。
  • ROCKET-1は意味記憶、動的ツール統合、リアルタイム監視を備えたモジュール式AIエージェントパイプラインを調整します。
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    ROCKET-1とは?
    ROCKET-1は、高度なマルチエージェントシステムの構築を目的としたオープンソースのAIエージェントオーケストレーションプラットフォームです。モジュール型APIを使ってエージェントパイプラインを定義でき、言語モデル、プラグイン、データストアをシームレスに連携させます。コア機能には、セッション間のコンテキスト維持のための意味記憶、外部APIやデータベース向けの動的ツール統合、パフォーマンス指標を追跡するビルトイン監視ダッシュボードが含まれます。開発者は少ないコードでワークフローをカスタマイズでき、コンテナ化された展開で水平スケーリング可能であり、プラグインアーキテクチャを通じて機能の拡張も可能です。ROCKET-1は、リアルタイムのデバッグ、自動リトライ、安全制御もサポートし、カスタマーサポートボット、研究アシスタント、企業の自動化タスクに最適です。
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