人気のPrototypageツール

高評価のPrototypage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。

Prototypage

  • CraftUIを使って、UIデザインプロセスを簡単に変革しましょう。
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    CraftUIとは?
    CraftUIは、シームレスなUI作成のために設計された最先端のWebアプリケーションです。ユーザーは、画像やテキストプロンプトから洗練されたユーザーインターフェースを簡単に生成できます。ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたCraftUIは、デザインワークフローを加速し、コラボレーションをサポートし、生産性を向上させる強力な機能を統合しています。プロトタイプ、Webアプリケーション、モバイルインターフェースの作成に最適で、事前に構築されたコンポーネントとカスタマイズ可能なテンプレートを提供することで、設計プロセスを合理化し、すべてのプロジェクトにおいて速度と品質を優先しています。
  • グラフ中心のAIエージェントフレームワークで、カスタマイズ可能な言語グラフを通じてLLM呼び出しと構造化された知識を調整します。
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    Geers AI Lang Graphとは?
    Geers AI Lang Graphは、複数のLLM呼び出しを調整し、構造化された知識を管理するためのグラフベースの抽象レイヤーを提供します。ノードとエッジを定義して、プロンプト、データ、メモリを表現し、動的なワークフローの作成やインタラクションの中でのコンテキスト追跡、実行フローの可視化が可能です。このフレームワークは、さまざまなLLMプロバイダー用のプラグイン統合やカスタムプロンプトテンプレート、エクスポート可能なグラフをサポートします。繰り返しのエージェント設計を簡素化し、コンテキストの保持を改善し、会話アシスタント、意思決定支援ボット、研究パイプラインのプロトタイピングを加速します。
  • LLMモデルコンテキストプロトコル、ツール呼び出し、コンテキスト管理、およびストリーミングレスポンスを示すAWSコードデモセットです。
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    AWS Sample Model Context Protocol Demosとは?
    AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト管理とツール呼び出しの標準化パターンを示すオープンソースリポジトリです。JavaScript/TypeScript版とPython版の2つの完全なデモが含まれ、モデルコンテキストプロトコルを実装し、AWS Lambda関数を呼び出すAIエージェントの構築や会話履歴の維持、レスポンスのストリーミングを可能にします。サンプルコードは、メッセージのフォーマット化、関数引数のシリアル化、エラー処理、カスタマイズ可能なツール統合を示し、生成AIアプリのプロトタイピングを促進します。
  • LLMを利用したPythonフレームワークで、カスタマイズ可能なドメインにおいて交渉を自律的に評価、提案、最終決定します。
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    negotiation_agentとは?
    negotiation_agentは、GPTのようなモデルによって駆動される自律交渉ボットを構築するためのモジュール式ツールキットです。開発者はアイテム、好み、効用関数を定義してエージェントの目的をモデル化し、事前定義済みのエージェントテンプレートを使用したり、カスタム戦略を組み込んだりできます。提案の生成、反提案の評価、承諾の判断、および取引完了を行い、対話の流れは標準化されたプロトコルで管理され、トーナメント型の実験のための一括シミュレーションや、合意率、効用の増加、公平性スコアなどのパフォーマンス指標を計算します。オープンアーキテクチャにより、基盤となるLLMバックエンドの交換やプラグインによるエージェントロジックの拡張が可能です。negotiation_agentを使えば、チームはeコマース、研究、教育設定において自動化された交渉ソリューションの迅速なプロトタイピングと評価ができます。
  • カテゴリー化されたAIエージェントのフレームワークとツールを提供する、総合的なオープンソースプラットフォーム。自律型エージェントプロジェクトの発見と比較が可能です。
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    OSUniverseとは?
    OSUniverseは、オープンソースのAIエージェントフレームワーク、ライブラリ、ツールを一つのブラウザで閲覧可能なプラットフォームに集約しています。ユーザーは、言語、ライセンス、タグ、カテゴリでプロジェクトを絞り込み、詳細なカード形式のプロジェクト情報とGitHubリンクを閲覧し、新規エントリーはGitHubのプルリクエストを通じて投稿できます。コミュニティによる定期的な更新により、研究やプロトタイピング、運用用の最適なAIエージェント技術を発見・評価・選択するための重要なリソースとなっています。
  • pyafaiは、プラグイン式の記憶とツールサポートを備えた自律型AIエージェントを構築、訓練、実行するためのPythonモジュールフレームワークです。
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    pyafaiとは?
    pyafaiは、開発者が自律型AIエージェントを設計、設定、実行するのに役立つオープンソースのPythonライブラリです。コンテキストを維持するためのメモリ管理や外部API呼び出し用のツール統合、環境監視用のオブザーバー、意思決定用のプランナー、エージェントループを管理するオーケストレーターなどのプラグイン可能なモジュールを提供します。ログ記録と監視機能により、エージェントのパフォーマンスと動作を可視化します。pyafaiは主要なLLMプロバイダーをサポートし、カスタムモジュールの作成を容易にし、ボイラープレートを削減して、チームが仮想アシスタント、調査ボット、自動化フローを素早くプロトタイプできるようにします。
  • LangGraphを利用した本番環境に適したFastAPIテンプレート。スケーラブルなLLMエージェントの構築やパイプラインのカスタマイズ、メモリ統合をサポートします。
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    FastAPI LangGraph Agent Templateとは?
    FastAPI LangGraphエージェントテンプレートは、FastAPIアプリ内でのLLM駆動エージェント開発のための包括的な基盤を提供します。テキスト補完、埋め込み、ベクター類似検索などの一般的なタスク向けのあらかじめ定義されたLangGraphノードを含んでおり、開発者はカスタムのノードやパイプラインも作成できます。会話履歴は、セッション間でコンテキストを保持するメモリモジュールを通じて管理され、異なる展開段階に応じた環境ベースの設定もサポートしています。ビルドインのDockerファイルとCI/CD対応の構造により、シームレスなコンテナ化と展開が可能です。ログ記録とエラー処理ミドルウェアにより可観測性が向上し、モジュール化されたコードベースにより機能拡張も容易です。FastAPIの高性能WebフレームワークとLangGraphのオーケストレーション機能を組み合わせ、プロトタイピングから本番運用までのエージェント開発ライフサイクルを効率化します。
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