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万能なobservabilidade em IAツール
多様な用途に対応可能なobservabilidade em IA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。
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JKStack Agents Server
プラグイン拡張性を備えたRESTおよびWebSocket APIを提供するバックエンドフレームワークで、AIエージェントを管理、実行、ストリーミングします。
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JKStack Agents Serverとは?
JKStack Agents Serverは、AIエージェントの展開における集中型調整レイヤーとして機能します。名前空間の定義、新しいエージェントの登録、およびカスタムのプロンプト、メモリ設定、ツール構成によるエージェント実行の開始を行うRESTエンドポイントを提供します。リアルタイムのインタラクションには、WebSocketストリーミングをサポートし、基盤となる言語モデルによって生成される部分的な出力を送信します。開発者は、プラグインマネージャーを通じて、カスタムツール、LLMプロバイダ、ベクターストアを統合してコア機能を拡張できます。サーバーはまた、実行履歴、ステータス、およびログを追跡し、観測性とデバッグを可能にします。非同期処理と水平スケーリングのサポートにより、JKStack Agents Serverは本番環境での堅牢なAI駆動のワークフロー展開を簡素化します。
JKStack Agents Server コア機能
エージェント管理用のREST APIエンドポイント
リアルタイム出力のWebSocketストリーミング
カスタムツールとモデルのためのプラグインアーキテクチャ
ネームスペース分離とマルチテナントサポート
実行履歴、ロギング、可観測性
拡張性のあるメモリとベクターストアの統合
認証・承認フック
非同期処理と水平スケーリングのサポート
JKStack Agents Server 長所と短所
短所
オープンソースの利用可能性に関する明確な情報がありません。
現在のページ以外に明確な価格層や代替案が記載されていません。
迅速な開始のための詳細でユーザーフレンドリーなドキュメントや例が不足しています。
モバイルやプラグインベースのクライアントアプリケーションには言及されていません。
長所
サーバー上のAIエージェント向けに特化した堅牢なフレームワークを提供します。
インテリジェントエージェントを通じた複雑なワークフローの自動化を可能にします。
強化された機能のために様々なAIモデルとの統合をサポートします。
AIエージェントのスケーラビリティと効率的な展開を促進します。
JKStack Agents Server 価格設定
無料プランあり
No
無料体験の詳細
料金モデル
クレジットカードが必要か
No
生涯プランあり
No
請求頻度
最新の価格については、こちらをご覧ください:
https://jkstack.github.io/docs/agents/server/
Cognita
Cognitaは、ドキュメント検索、ベクトル検索、カスタマイズ可能なパイプラインを備えたモジュール式AIアシスタントの構築を可能にするオープンソースのRAGフレームワークです。
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Cognitaとは?
Cognitaは、ドキュメントを取り込みインデックス化し、OpenAI、TrueFoundry、その他のサードパーティの埋め込みから選択し、YAMLやPython DSLを使用して検索パイプラインを設定する、モジュール式のアーキテクチャを提供します。その統合されたフロントエンドUIにより、クエリのテスト、検索パラメーターの調整、ベクトル類似度の可視化が可能です。検証後、CognitaはKubernetesやサーバーレス環境向けの展開テンプレートを提供し、運用中のナレッジ主導型AIアシスタントを拡張可能にし、可観測性とセキュリティを確保します。
Cognita コア機能
Cognita 長所と短所
UnitMesh Framework
マルチLLMエージェント、動的ツール統合、メモリ管理、ワークフロー自動化をオーケストレーションするオープンソースのAIエージェントフレームワーク。
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UnitMesh Frameworkとは?
UnitMesh Frameworkは、AIエージェントのチェーンを定義、管理、実行するための柔軟でモジュール式の環境を提供します。OpenAI、Anthropic、カスタムモデルとのシームレスな統合を可能にし、PythonやNode.js SDKをサポートし、組み込みのメモリストアやツールコネクタ、プラグインアーキテクチャを備えています。開発者は並列または逐次のエージェントワークフローをオーケストレーションし、実行ログを追跡し、カスタムモジュールを通じて機能拡張も可能です。イベント駆動設計により、クラウドやオンプレミスの展開で高性能と拡張性を実現します。
UnitMesh Framework コア機能
UnitMesh Framework 長所と短所
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