万能なMaschinelles Lernen Workflowsツール

多様な用途に対応可能なMaschinelles Lernen Workflows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。

Maschinelles Lernen Workflows

  • タスク分解、役割割当て、協力した問題解決のために複数の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。
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    Team Coordinationとは?
    Team Coordinationは、複雑なタスクに取り組む複数のAIエージェントのオーケストレーションを簡素化する軽量なPythonライブラリです。プランナー、エグゼキューター、評価者、通信者などの専門的な役割を定義し、高レベルの目的を管理可能なサブタスクに分解し、それらを個々のエージェントに割り当て、構造化された通信を促進します。フレームワークは非同期実行、プロトコルルーティング、結果の集約を担当し、AIエージェントのチームが効率的に協力できるようにします。プラグインシステムは、人気のあるLLM、API、およびカスタムロジックとの連携を可能にし、自動カスタマーサポート、研究、ゲームAI、データ処理パイプラインなどのアプリケーションに最適です。明確な抽象化と拡張性のあるコンポーネントにより、Team Coordinationはスケーラブルなマルチエージェントワークフローの開発を促進します。
    Team Coordination コア機能
    • 役割に基づくエージェント定義
    • タスク分解エンジン
    • 非同期実行
    • エージェント間通信プロトコル
    • 結果の集約と評価
    • LLMおよびAPI統合用プラグインシステム
  • Pipe Pilotは、LLM駆動のエージェントパイプラインを統合するPythonフレームワークで、複雑なマルチステップAIワークフローを容易に実現します。
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    Pipe Pilotとは?
    Pipe Pilotは、開発者がPythonでAI駆動のパイプラインを構築、可視化、管理できるオープンソースツールです。宣言的APIまたはYAML設定を使用して、テキスト生成、分類、データエンリッチメント、REST API呼び出しなどのタスクを連鎖させます。条件分岐、ループ、リトライ、エラーハンドラを実装して堅牢なワークフローを作成可能です。実行コンテキストの維持、各ステップのログ記録、並列または逐次実行モードをサポートします。主要なLLMプロバイダー、カスタム関数、外部サービスと連携し、レポート、チャットボット、インテリジェントなデータ処理、複雑なマルチステージAIアプリケーションの自動化に最適です。
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