人気のLangzeitgedächtnisツール

高評価のLangzeitgedächtnisツールをピックアップし、実際のユーザー体験に基づいたランキングをお届けします。

Langzeitgedächtnis

  • 感情知能、メモリ管理、GPTを活用した動的会話を備えたエンパシーAIエージェント用のJavaScriptフレームワーク。
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    Empathic Agents JSとは?
    Empathic Agents JSは、JavaScriptで感情認識を持つ会話エージェントを作成するための堅牢なフレームワークを提供します。開発者はカスタムの感情状態を定義し、それらをユーザー入力に応じて更新し、短期・長期メモリにコンテキストを保存できます。このエージェントは、提供された統合を通じてOpenAI GPT-3.5または互換性のあるLLMを活用し、動的で文脈に適したエンパシーに基づく対話が可能です。レスポンススタイルや感情に基づく分岐ロジック、メモリ管理のフックもサポートし、カスタマイズ性に優れています。そのモジュール式設計により、カスタムアクションによる拡張が可能であり、カスタマーサポート、教育チューター、協調ロボットなどのエンパシーが重要なアプリケーションに適しています。Empathic Agents JSはブラウザとNode.jsの両方で動作し、Web及びサーバープラットフォームへの展開を容易にします。
  • メモリーと計画を備えたインタラクティブAIエージェントをシミュレートできる、Generative Agentsの中国語オープンソース実装。
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    GenerativeAgentsCNとは?
    GenerativeAgentsCNは、スタンフォードのGenerative Agentsフレームワークを中国語に適応させたオープンソースのデジタルペルソナシミュレーションツールです。大規模言語モデルと長期記憶モジュール、反省ルーチン、プランナー論理を組み合わせ、コンテキストを理解し過去のやり取りを記憶し、自律的に次の行動を決定するエージェントを配置します。Jupyterノートブック、モジュール化されたPythonコンポーネント、包括的な中国語ドキュメントを備え、環境設定やエージェントの特徴定義、記憶パラメータのカスタマイズ方法を案内します。AI駆動のNPCの行動を探索したり、カスタマーサポートボットのプロトタイプを作成したり、エージェントの認知に関する学術研究を行ったりするのに利用できます。柔軟なAPIを使って、記憶アルゴリズムの拡張やカスタムLLMの統合、リアルタイムのインタラクションの可視化も可能です。
  • CamelAGIは、メモリ駆動の自律型エージェントを構築するためのモジュール式コンポーネントを提供するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    CamelAGIとは?
    CamelAGIは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースフレームワークです。カスタムツール用のプラグインアーキテクチャ、コンテキスト持続性のための長期記憶の統合、GPT-4やLlama 2などの複数の大規模言語モデルへの対応を特徴としています。明示的な計画と実行モジュールを通じて、エージェントはタスクを分解し、外部APIを呼び出し、時間とともに適応できます。CamelAGIの拡張性とコミュニティ主導のアプローチにより、研究プロトタイプから本番システム、教育プロジェクトまで幅広く適用可能です。
  • AIアプリケーションやエージェントのための長期記憶ソリューション。
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    Llongtermとは?
    Llongtermは、AIアプリケーションとエージェントを強化するために設計された堅牢な長期記憶ソリューションを提供します。これにより、AIは重要な相互作用や詳細を長期間にわたって記憶し、呼び戻すことができ、AIの全体的な効率と精度が向上します。さまざまなAIチャットボットやエージェントとの互換性、人間が読みやすい記憶、知識マッピング、構造化されたタイムラインなどの機能により、LlongtermはAI記憶技術の重要な進歩を表しています。
  • MemoraiはAI生成の質問であなたの記憶を強化します。
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    Memorai – AI memory assistant for Ankiとは?
    Memoraiはユーザーが読んだ内容を記憶するのを助けるために設計されたAI駆動のツールです。任意のテキストから抜粋を選択することで、Memoraiは関連する質問を生成し、それをAnkiのフラッシュカードにシームレスに追加できます。この間隔反復機能により、情報が長期的に保持されだけでなく、学生や生涯学習者にとって完璧なツールです。このツールは、効率を最小限に抑え、記憶保持を最大化することに焦点を当てており、学習をより魅力的で効果的にします。
  • Neocortexは、記憶、タスクオーケストレーション、マルチエージェントコラボレーションを備えたAI駆動型のパーソナルアシスタントです。
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    Neocortexとは?
    Neocortexは、個人の知識のハブとタスクマネージャーとして機能するウェブベースのAIプラットフォームです。長期記憶を使って情報を保存・検索し、リサーチ、要約、計画タスクを処理するインテリジェントエージェントを作成し、ドキュメント、カレンダー、APIと連携します。チャットを通じて過去の洞察を照会したり、レポートを生成したり、カスタムエージェントにワークフローを委任したりできます。Neocortexはコンテキストを継続的に最適化し、積極的なリマインダーを提供し、チーム間のコラボレーションをサポートします。
  • 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。
  • パーソナライズされた支援と情報のためのAI駆動型チャットボット。
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    ChatGuru : ChatGPT With Long Term Memoryとは?
    ChatGuruは、ChatGPT APIのパワーとGPT-4やGoogle Geminiのようなモデルを統合した革新的なAIチャットボットです。質問に答えたり、情報を提供したり、研究やマインドフルネスの実践を支援したりすることで、リアルタイムの支援を提供します。このチャットボットはバーチャルアシスタントとして設計されており、アクセスの容易さとスマートな応答を提供して、生産性とユーザー体験を向上させます。
  • Devonは、LLMとベクター検索を用いたワークフローを調整する自律型AIエージェントの構築と管理のためのPythonフレームワークです。
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    Devonとは?
    Devonは、Pythonアプリケーション内で自律エージェントを定義し、オーケストレーションし、実行するための包括的なツールセットを提供します。ユーザーはエージェントの目標を設定し、呼び出し可能なタスクを指定し、条件付きロジックに基づいてアクションを連結できます。GPTなどの言語モデルやローカルのベクターストアとシームレスに連携し、エージェントはユーザー入力を取り込み解釈し、知識を取得、計画を生成します。長期記憶にはプラグイン可能なストレージバックエンドをサポートし、過去のインタラクションを呼び出せるようにします。内蔵の監視とロギングコンポーネントにより、リアルタイムでエージェントのパフォーマンスを追跡でき、CLIやSDKで素早く開発と展開が可能です。カスタマーサポート、自動化されたデータ分析パイプライン、日常的なビジネス操作に適しています。Devonはスケーラブルなデジタルワーカーの作成を促進します。
  • Doraemon-Agentは、プラグイン統合とメモリ管理を備えたマルチステップAIエージェントをオーケストレーションするオープンソースのPythonフレームワークです。
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    Doraemon-Agentとは?
    Doraemon-Agentは、開発者が高度なAIエージェントを構築できるよう設計されたオープンソースのPythonプラットフォームおよびフレームワークです。カスタムプラグインや外部ツールの統合、セッションを跨いだ長期メモリの維持、複数ステップの思考連鎖計画を実行できます。開発者はエージェントの役割を設定し、コンテキストを管理し、インタラクションを記録し、プラグインアーキテクチャを通じて機能を拡張できます。これにより、データ分析、リサーチサポート、カスタマーサービスの自動化などのタスクに適した自律型アシスタントの作成が簡素化されます。
  • Superpowered AIは、リトリーバル強化生成(RAG)のためのAPIです。
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    Superpowered AIとは?
    Superpowered AIは、リトリーバル強化生成(RAG)のための包括的なAPIを提供し、開発者が広範な知識ベースに対して効率的にクエリを実行し、チャットできるアプリケーションを構築できるようにします。ユーザーはファイルをアップロードし、知識ベースをクエリすることで、外部の知識と長期記憶を使ってLLMアプリケーションを強化できます。プラットフォームは、知識ベースの作成、さまざまなツールとの統合をサポートし、Python SDKとREST APIの両方を提供して使いやすさを実現しています。動的情報取得のために設計されており、洞察に満ちた会話や要約の生成が容易になります。
  • An AI platform enabling creation of autonomous agents with memory, tool integration, and GPT-4–powered task automation.
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    Simular AI Agent S2とは?
    Simular AI Agent S2 is a comprehensive solution to craft autonomous agents capable of handling complex multistep tasks. Users can ingest domain data for knowledge, set up long-term memory stores to maintain context, and integrate external tools (APIs, web browsers, databases) to fetch real-time information. The platform leverages fine-tuned GPT-4 models for robust decision-making and supports conversational and non-conversational interfaces. Agents can be deployed via API endpoints or embedded in applications, offering monitoring dashboards for performance insights and logs. Simular's built-in security ensures data privacy and compliance, making Agent S2 suitable for customer service, market research, and workflow automation across industries.
  • Agent Scriptは、タスク自動化のためのカスタマイズ可能なスクリプト、ツール、メモリを備えたAIモデルの相互作用を調整するオープンソースフレームワークです。
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    Agent Scriptとは?
    Agent Scriptは、大規模言語モデル上に宣言型スクリプト層を提供し、YAMLまたはJSONのスクリプトを書いてエージェントのワークフロー、ツール呼び出し、メモリ使用を定義できます。OpenAIやローカルLLM、その他のプロバイダーをプラグインし、外部APIをツールとして接続し、長期メモリバックエンドを設定可能です。このフレームワークは、コンテキスト管理、非同期実行、詳細なロギングを標準で処理します。最小限のコードでチャットボット、RPAワークフロー、データ抽出エージェント、カスタム制御ループのプロトタイピングが可能であり、AI駆動の自動化の構築、テスト、展開を容易にします。
  • Agents-Deep-Researchは、LLMを使用して計画、行動、学習を行う自律型AIエージェントを開発するためのフレームワークです。
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    Agents-Deep-Researchとは?
    Agents-Deep-Researchは、モジュール化および拡張性の高いコードベースを提供することで、自律型AIエージェントの開発とテストを効率化します。ユーザー定義の目標をサブタスクに分解するタスク計画エンジン、コンテキストを保存・取得する長期記憶モジュール、外部APIや模擬環境と連携できるツール統合層を備えています。また、エージェントのパフォーマンスをさまざまなシナリオで測定する評価スクリプトとベンチマークツールも提供します。Python上に構築され、多様なLLMバックエンドに適応可能であり、研究者や開発者が新しいエージェントアーキテクチャを迅速にプロトタイプ化し、再現性のある実験を行い、制御された条件下で異なる計画戦略を比較できるようにします。
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