万能なMikrodiensteツール

多様な用途に対応可能なMikrodienste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。

Mikrodienste

  • Auginiは、ツール統合と会話メモリを備えたカスタムAIエージェントの設計、オーケストレーション、および展開を可能にします。
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    Auginiとは?
    Auginiは、ユーザー入力を解釈し、外部APIを呼び出し、文脈対応メモリを読み込み、一貫した複数ターンの応答を生成できるインテリジェントエージェントを定義できます。ウェブ検索、データベースクエリ、ファイル操作、またはカスタムPython関数用のツールキットを各エージェントに設定可能です。統合されたメモリモジュールは、セッションを超えた会話状態を保持し、文脈の連続性を確保します。Auginiの宣言型APIは、分岐ロジックやリトライ、エラー処理を伴う複雑な多ステップワークフローの構築を可能にします。OpenAI、Anthropic、Azure AIなどの主要なLLMプロバイダーとシームレスに連携し、スタンドアロンのスクリプト、Dockerコンテナ、またはスケーラブルなマイクロサービスとして展開できます。Auginiは、迅速なプロトタイピング、テスト、AI駆動のエージェントの運用をサポートします。
    Augini コア機能
    • LLMのオーケストレーションとチェーン化
    • 外部ツールの統合(API、スクリプト、データベース)
    • コンテキストメモリ管理
    • 多ステップワークフローの構築
    • 分岐ロジックとエラー処理
    • カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
    • OpenAI、Anthropic、Azure AIのサポート
    Augini 長所と短所

    短所

    価格情報が提供されていません
    モバイルやブラウザ拡張アプリのバージョンが利用できません
    ドキュメントと機能の詳細はPythonの知識が必要な場合があります

    長所

    機械学習機能工学とデータ前処理のためのAI駆動の自動化
    トレンド検出とパターン認識を含む包括的なデータ分析機能
    Python APIによる簡単な統合
    データインサイトのためのインタラクティブなチャットインターフェース
    GitHubリポジトリがアクセス可能なオープンソースプロジェクト
  • Kin Kernelは、LLMオーケストレーション、メモリ管理、ツール統合による自動化されたワークフローを可能にするモジュラーAIエージェントフレームワークです。
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    Kin Kernelとは?
    Kin Kernelは、AIを活用したデジタルワーカー構築のための軽量なオープンソースカーネルフレームワークです。大規模な言語モデルの調整やコンテキストメモリの管理、カスタムツールやAPIの統合を一元的に行うためのシステムを提供します。イベント駆動のアーキテクチャにより、非同期タスクの実行、セッションの追跡、拡張可能なプラグインをサポートします。開発者はエージェントの動作を定義し、外部関数を登録し、多システムのLLMルーティングを設定して、データ抽出から顧客サポートまでのワークフローを自動化可能です。本フレームワークには、監視・デバッグを容易にするビルトインのロギングやエラーハンドリングも含まれます。柔軟性を考慮し、Kin KernelはWebサービス、マイクロサービス、スタンドアロンのPythonアプリケーションに統合でき、組織が大規模な堅牢なAIエージェントを展開できるよう設計されています。
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