最新技術の模塊化設計ツール

革新的な機能を備えた模塊化設計ツールを使って、プロジェクトをより効率的に管理しましょう。

模塊化設計

  • LLM、API統合、条件分岐、容易な展開を備えたマルチステップAIエージェントワークフローをオーケストレーションするビジュアルノーコードプラットフォーム。
    0
    0
    FlowOpsとは?
    FlowOpsは、ユーザーがAIエージェントを逐次ワークフローとして定義できるビジュアルかつノーコードの環境を提供します。直感的なドラッグ&ドロップビルダーを使って、LLMインタラクション、ベクターストアの照会、外部APIコール、カスタムコード実行用のモジュールを組み立てることができます。条件分岐、ループ処理、エラー処理などの高度な機能により堅牢なパイプラインを構築可能です。OpenAIやAnthropicといった主要なLLMプロバイダー、PineconeやWeaviateといったデータベース、RESTサービスと連携します。設計後は、ワークフローを即座にスケーラブルなAPIとしてデプロイでき、監視、ロギング、バージョン管理機能も備えています。コラボレーションツールを使えば、チームメンバーとエージェント設計を共有・反復できます。FlowOpsは、コーディング不要でチャットボットや自動ドキュメント抽出、データ分析ワークフロー、エンドツーエンドのAIビジネスプロセスの作成に理想的です。
  • コースワークやプロトタイピングのために複数ツールAIエージェントを定義、カスタマイズ、展開するオープンソースのREST API。
    0
    0
    MIU CS589 AI Agent APIとは?
    MIU CS589 AI Agent APIは、カスタムAIエージェントを構築するための標準化されたインターフェースを提供します。開発者はエージェントの動作を定義し、外部ツールやサービスと連携し、HTTPエンドポイントを通じてストリーミングまたはバッチ応答を処理できます。このフレームワークは認証、リクエストルーティング、エラー処理、ロギングを標準で行います。完全に拡張可能で、新しいツールの登録、エージェントのメモリ調整、LLMパラメータの設定も行えます。実験、デモ、プロトタイプ作成に適しており、多ツール管理を簡素化し、AIエージェントの開発を加速します。
  • Splutter AIのカスタマイズ可能なチャットボットの力を解き放とう。
    0
    0
    Splutter AIとは?
    Splutter AIは、カスタマイズ可能なAIエージェントを通じて顧客エンゲージメントを向上させるために設計された高度なチャットボットソリューションです。企業は、ウェブとSMS用のさまざまな機能を持つカスタマイズされたチャットボットを作成できます。そのモジュラー設計により、Splutter AIはユーザーがモデル、ツール、データベースを簡単に入れ替えることを可能にします。このプラットフォームは、さまざまなサードパーティサービスとの統合を促進し、ユニークなビジネス要件に適応できるようにします。インタラクションを自動化することで、企業は効率と顧客満足度を向上させることができ、多くの業界で価値のある資産となります。
  • xBrainは、Python APIを通じてマルチエージェントのオーケストレーション、タスク委譲、ワークフロー自動化を可能にするオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
    0
    0
    xBrainとは?
    xBrainは、Pythonアプリケーション内で自律エージェントを作成、構成、およびオーケストレーションするためのモジュラーアーキテクチャを提供します。ユーザーは、データ取得、分析、生成などの特定の能力を持つエージェントを定義し、それらをワークフローに組み込みます。各エージェントは通信やタスクの委譲を行います。フレームワークには、非同期実行の管理用スケジューラ、外部APIと統合するためのプラグインシステム、リアルタイム監視とデバッグ用のログ機能が含まれます。xBrainの柔軟なインターフェースは、カスタムメモリ実装やエージェントテンプレートをサポートし、さまざまなドメインに合わせた挙動の調整が可能です。チャットボットやデータパイプライン、研究実験において、xBrainは最小限のボイラープレートコードで複雑なマルチエージェントシステムの開発を加速します。
  • 協調型マルチエージェントシステムの設計、シミュレーション、強化学習を可能にするPythonフレームワークです。
    0
    0
    MultiAgentModelとは?
    MultiAgentModelは、マルチエージェントシナリオのためのカスタム環境とエージェントクラスを定義する統一APIを提供します。観測空間と行動空間、報酬構造、通信チャネルを指定できます。PPO、DQN、A2Cなどの人気のRLアルゴリズムに標準サポートがあり、最小限の設定で訓練が可能です。リアルタイムの可視化ツールがエージェントのインタラクションとパフォーマンス指標を監視します。モジュール式のアーキテクチャにより、新しいアルゴリズムやカスタムモジュールの統合も容易です。柔軟な設定システムによるハイパーパラメータ調整、実験追跡用のログユーティリティ、シームレスなポータビリティのためのOpenAI Gym環境との互換性も含まれています。ユーザーは共有環境で協力したり、ログインされたセッションをリプレイして分析できます。
  • Devonは、LLMとベクター検索を用いたワークフローを調整する自律型AIエージェントの構築と管理のためのPythonフレームワークです。
    0
    0
    Devonとは?
    Devonは、Pythonアプリケーション内で自律エージェントを定義し、オーケストレーションし、実行するための包括的なツールセットを提供します。ユーザーはエージェントの目標を設定し、呼び出し可能なタスクを指定し、条件付きロジックに基づいてアクションを連結できます。GPTなどの言語モデルやローカルのベクターストアとシームレスに連携し、エージェントはユーザー入力を取り込み解釈し、知識を取得、計画を生成します。長期記憶にはプラグイン可能なストレージバックエンドをサポートし、過去のインタラクションを呼び出せるようにします。内蔵の監視とロギングコンポーネントにより、リアルタイムでエージェントのパフォーマンスを追跡でき、CLIやSDKで素早く開発と展開が可能です。カスタマーサポート、自動化されたデータ分析パイプライン、日常的なビジネス操作に適しています。Devonはスケーラブルなデジタルワーカーの作成を促進します。
  • Discoは、LLM呼び出し、関数実行、イベント駆動のワークフローをコーディネートするオープンソースのAWSフレームワークです。
    0
    0
    Discoとは?
    Discoは、イベント駆動のオーケストレーションフレームワークを提供し、言語モデルの応答とサーバーレス関数、メッセージキュー、外部APIを接続することで、AWS上でのAIエージェント開発を簡素化します。AWS Lambda、Step Functions、SNS、SQS、EventBridge用の事前構築されたコネクタを提供し、LLM出力に基づいたメッセージルーティングやアクショントリガーを容易にします。Discoのモジュラー設計は、カスタムタスクの定義、リトライロジック、エラー処理、CloudWatchによるリアルタイム監視をサポートします。AWS IAMロールを利用した安全なアクセス制御と、ロギング・追跡機能を備え、観測性も高めます。チャットボットや自動化ワークフロー、エージェント駆動の分析パイプラインに最適で、スケーラブルかつコスト効率の良いAIエージェントソリューションを提供します。
フィーチャー