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Soluções Agentenbasierte Anwendungen adaptáveis

Aproveite ferramentas Agentenbasierte Anwendungen que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

Agentenbasierte Anwendungen

  • chainlit.io

    Construa aplicativos de IA conversacional rapidamente com o framework open-source Python Chainlit.
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    O que é chainlit.io?
    Chainlit é um framework Python assíncrono open-source projetado para ajudar desenvolvedores a construir e implantar rapidamente aplicativos escaláveis de IA conversacional e agentes. Ele suporta integrações com bibliotecas populares do Python e frameworks para oferecer uma experiência de desenvolvimento sem interrupções. Com Chainlit, os usuários podem criar aplicativos de chat prontos para produção que podem lidar com interações complexas e manter o contexto da conversa.
    Recursos Principais do chainlit.io
    • Open-source
    • Baseado em Python
    • Integração com bibliotecas populares
    • Escalabilidade
    • Suporte para interações complexas
    Prós e Contras do chainlit.io

    Contras

    Prós

    Suporta a construção de aplicativos de IA conversacional personalizáveis com lógica Python.
    Fornece várias opções de implantação, incluindo aplicativos web e chatbots.
    Integra-se com muitas plataformas populares de IA e LLM.
    Oferece métodos de autenticação flexíveis, incluindo OAuth.
    Comunidade grande e ativa com contribuições substanciais de código aberto.
    Documentação abrangente para usuários e desenvolvedores.
    Preços do chainlit.io
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://chainlit.io

  • demo_smolagents

    Uma demonstração do GitHub apresentando SmolAgents, uma estrutura leve de Python para orquestrar fluxos de trabalho multiagentes alimentados por LLM com integração de ferramentas.
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    O que é demo_smolagents?
    demo_smolagents é uma implementação de referência do SmolAgents, uma microestrutura baseada em Python para criar agentes de IA autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Este demo inclui exemplos de como configurar agentes individuais com conjuntos específicos de ferramentas, estabelecer canais de comunicação entre os agentes e gerenciar transferências de tarefas de forma dinâmica. Ele mostra integração com LLM, invoke de ferramentas, gerenciamento de prompts e padrões de orquestração de agentes para construir sistemas multiagentes capazes de realizar ações coordenadas com base na entrada do usuário e resultados intermediários.
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