万能なredução de código boilerplateツール

多様な用途に対応可能なredução de código boilerplate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。

redução de código boilerplate

  • Java-Action-Datetimeは、LightJasonエージェントに堅牢な日付と時刻の操作アクションを追加し、解析、フォーマット、算術演算、およびタイムゾーンの変換を行います。
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    Java-Action-Datetimeとは?
    Java-Action-Datetimeは、LightJasonマルチエージェントシステムフレームワークのアドオンモジュールであり、エージェント内でのすべての時間操作を処理します。現在のタイムスタンプの取得、日付/時間文字列のJava時間オブジェクトへのパース、カスタムフォーマットパターンの適用、期間の加算や減算、日付時刻間の差異の計算、およびタイムゾーン間の変換を行うアクションを提供します。これらのアクションはLightJasonエージェントコードにシームレスに統合され、ボイラープレートを削減し、分散エージェント展開全体で信頼できる一貫した時間的推論を可能にします。
  • Toolhouseは、開発者が最高の開発者体験を持ってAIエージェントとワークフローを構築することを可能にします。
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    Toolhouseとは?
    Toolhouseは、ボイラープレートコードの煩わしさなしにAIエージェントとワークフローを構築・展開するために設計された開発者プラットフォームです。RAG、evals、API統合、メモリ、キャッシュ、プロンプト、ツールなどの事前構築されたエージェントフレームワークが提供され、開発者が迅速に機能的なAI製品を構築・出荷できるようにします。サードパーティのアプリ統合に対する強力なサポートを備え、Toolhouseはシームレスな開発とデバッグ体験を提供し、製品ライフサイクルを大幅に加速させます。
  • Agent Adaptersは、LLMベースのエージェントをさまざまな外部フレームワークやツールとシームレスに統合するためのプラグイン可能なミドルウェアを提供します。
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    Agent Adaptersとは?
    Agent Adaptersは、AIエージェントを外部サービスやフレームワークに接続するための一貫したインターフェースを提供することを目的としています。そのプラグイン可能なアダプターアーキテクチャにより、HTTP API、SlackやTeamsなどのメッセージングプラットフォーム、カスタムツールエンドポイントの事前構築済みアダプターを提供します。各アダプターはリクエスト解析、レスポンスマッピング、エラーハンドリング、オプションのロギングや監視フックを処理します。開発者は定義されたインターフェースを実装し、エージェント設定にアダプターのパラメーターを設定することで独自のアダプターも登録できます。このスリム化されたアプローチにより、ボイラープレートコードが削減され、ワークフローの一貫性が保たれ、複数の環境でのエージェント展開がスピードアップします。
  • コード生成、リファクタリング、デバッグ、および自動化されたドキュメント機能を提供するモジュラーAIコーディングアシスタントツールキット。
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    CoderAssistantsとは?
    CoderAssistantsは、人気の開発環境やパイプラインに知的なコーディング支援を直接組み込み、ソフトウェア開発ワークフローを効率化するAIエージェントフレームワークです。コアでは、大規模言語モデルを調整して定型コードを生成し、改善点を提案し、レガシーコードを自動リファクタリングし、エラーメッセージに基づいてバグを診断し、コンテキストに沿ったドキュメントを作成します。そのモジュラーなプラグインシステムにより、特定の言語やフレームワーク、コンプライアンス要件に合わせてエージェントをカスタマイズでき、カスタムプロンプトテンプレートやワークフローフック、自動テスト統合も可能です。インタラクティブなチャット型アシスタント、CLIツール、APIエンドポイントを提供し、開発者がコードのインタラクティブな改善、自動化された繰り返し作業、プロジェクト間の高いコード品質維持を実現します。
  • CrewAIエージェントジェネレーターは、事前に作成されたテンプレート、シームレスなAPI統合、および展開ツールを備えて、カスタマイズされたAIエージェントを迅速にスキャフォールドします。
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    CrewAI Agent Generatorとは?
    CrewAIエージェントジェネレーターは、コマンドラインインターフェースを活用して、新しいAIエージェントプロジェクトを導入します。意見の分かれるフォルダ構造、サンプルプロンプトテンプレート、ツール定義、テストスタブを備えています。OpenAI、Azure、またはカスタムLLMエンドポイントへの接続設定が可能で、ベクトルストアを使用したエージェントのメモリ管理、多数のエージェントを協調させるワークフローの調整、詳細な会話ログの閲覧、Vercel、AWS Lambda、Dockerへの展開が可能なビルトインスクリプトで迅速な開発と一貫したアーキテクチャを確保します。
  • Dev-Agentは、プラグイン統合、ツールオーケストレーション、メモリ管理を備えたAIエージェントを構築できるオープンソースのCLIフレームワークです。
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    dev-agentとは?
    Dev-AgentはオープンソースのAIエージェントフレームワークで、開発者が自律的なエージェントを迅速に構築・展開できるようにします。モジュール式プラグインアーキテクチャと設定が容易なツール呼び出し(HTTPエンドポイント、データベースクエリ、カスタムスクリプトなど)を組み合わせています。エージェントは持続的なメモリ層を活用して過去のインタラクションを参照し、多段階の推論フローを調整して複雑なタスクを実行します。OpenAI GPTモデルのサポートにより、ユーザーはJSONまたはYAMLのシンプルな仕様でエージェントの動作を定義できます。CLIツールは認証、セッション状態、ロギングを管理します。顧客サポートボット、データ取得アシスタント、自動化CI/CDヘルパーなど、用途に関わらず、Dev-Agentは開発負荷を軽減し、コミュニティ主導のプラグインの拡張をシームレスに行います。これにより、多様なAI駆動アプリケーションに対応した柔軟性とスケーラビリティを提供します。
  • ExampleAgentは、OpenAI APIを介してタスクを自動化するカスタマイズ可能なAIエージェントを作成するためのテンプレートフレームワークです。
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    ExampleAgentとは?
    ExampleAgentは、AI駆動のアシスタントの作成を加速するために設計された、開発者向けのツールキットです。OpenAIのGPTモデルと直接連携し、自然言語の理解と生成を処理します。また、カスタムツールやAPIを追加できるプラグインシステムも提供します。このフレームワークは、会話のコンテキスト、メモリ、エラーハンドリングを管理し、情報検索、タスクの自動化、意思決定ワークフローを実行します。明確なコードテンプレート、ドキュメント、例を備え、チームがチャットボット、データ抽出、スケジューリングなどのドメイン固有のエージェントを迅速にプロトタイプ化できます。
  • 開発者が関数を定義、登録し、LLMの出力を通じて自動的に呼び出すことを可能にする軽量なPythonライブラリ。
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    LLM Functionsとは?
    LLM Functionsは、大規模言語モデルの応答と実際のコード実行をつなぐシンプルなフレームワークです。JSONスキーマを用いて関数を定義し、ライブラリに登録すると、LLMが適切なときに構造化された関数呼び出しを返します。ライブラリはそれらの応答を解析し、パラメータを検証し、正しいハンドラーを呼び出します。同期・非同期のコールバックやカスタムエラー処理、プラグイン拡張をサポートし、動的なデータ検索、外部API呼び出し、複雑なビジネスロジックをAI駆動の会話内に必要とするアプリケーションに最適です。
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