초보자 친화적 Protokollierung und Analyse 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 Protokollierung und Analyse 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

Protokollierung und Analyse

  • 사용자 정의 가능한 역할, 메시지 전달 및 작업 조정을 갖춘 동적 AI 에이전트 상호 작용을 오케스트레이션하는 Python 기반 프레임워크입니다.
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    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction란?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction은 여러 자율 AI 에이전트로 구성된 시스템을 설계, 구성, 실행하는 유연한 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 목표, 통신 프로토콜을 부여받을 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 전달, 대화 컨텍스트 및 순차적 또는 병렬 상호작용을 관리합니다. OpenAI GPT, 기타 LLM API 및 커스텀 모듈과의 통합을 지원합니다. YAML 또는 Python 스크립트를 통해 시나리오를 정의하며, 에이전트 세부 정보, 작업 흐름 단계 및 정지 조건을 지정합니다. 이 시스템은 디버깅과 분석을 위해 모든 상호작용을 기록하며, 협력, 협상, 의사 결정, 복잡한 문제 해결 실험을 위해 에이전트 행동을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction 핵심 기능
    • 동적 에이전트 오케스트레이션
    • 커스터마이징 가능한 역할 및 목표 정의
    • 메시지 전달 및 컨텍스트 관리
    • 여러 LLM 통합 지원 (예: OpenAI GPT)
    • YAML 또는 Python을 통한 구성 가능 워크플로우
  • ThreeAgents는 OpenAI를 통해 시스템, 어시스턴트, 사용자 AI 에이전트 간의 상호작용을 조율하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    ThreeAgents란?
    ThreeAgents는 Python으로 구축되었으며, OpenAI의 채팅 완료 API를 활용하여 역할이 다른 여러 AI 에이전트를 인스턴스화합니다(시스템, 어시스턴트, 사용자). 에이전트 프롬프트, 역할 기반 메시지 처리, 맥락 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 커스텀 프롬프트 템플릿을 정의하고, 에이전트 성격을 설정하며, 상호작용을 연결하여 현실적인 대화 또는 작업 중심 워크플로우를 시뮬레이션할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 전달, 컨텍스트 창 관리, 로깅을 처리하여 협력적 의사결정 또는 계층적 작업 분해에 대한 실험을 지원합니다. 환경 변수 및 모듈형 에이전트 지원으로 OpenAI와 로컬 LLM 백엔드 간의 전환이 원활하며, 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 예제 스크립트와 Docker 지원으로 빠른 설정이 가능합니다.
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