Ferramentas Agententests para todas as ocasiões

Obtenha soluções Agententests flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

Agententests

  • Um framework de código aberto em Python para construir, testar e evoluir agentes modulare baseados em LLM com suporte integrado de ferramentas.
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    O que é llm-lab?
    O llm-lab fornece um conjunto de ferramentas flexível para criar agentes inteligentes usando grandes modelos de linguagem. Inclui um mecanismo de orquestração de agentes, suporte a templates de prompts personalizados, rastreamento de memória e estado, e integração transparente com APIs externas e plugins. Os usuários podem criar cenários, definir cadeias de ferramentas, simular interações e coletar registros de desempenho. O framework também oferece um conjunto de testes embutido para validar o comportamento do agente contra resultados esperados. Projetado para ser extensível, o llm-lab permite que desenvolvedores troquem provedores de LLM, adicionem novas ferramentas e evoluam a lógica do agente através de experimentação iterativa.
    Recursos Principais do llm-lab
    • Motor de orquestração de agentes
    • Gerenciamento de templates de prompts
    • Rastreamento de memória e estado
    • Integração com API externa e plugins
    • Monitoramento de desempenho e registros
    • Suite de testes e avaliação integradas
  • Uma estrutura de CLI Python para criar aplicações de agentes de IA personalizáveis com memória integrada, ferramentas e integração de UI.
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    O que é AgenticAppBuilder?
    AgenticAppBuilder acelera o desenvolvimento de agentes de IA fornecendo um comando CLI para criar aplicações prontas para produção. Configura as definições do modelo de linguagem, backends de memória, integrações de ferramentas e uma interface de usuário, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica personalizada do agente. A arquitetura modular suporta extensibilidade de combinações de ferramentas, gerenciamento de chaves de API de forma transparente e scripts de implantação para ambientes locais ou na nuvem, reduzindo a quantidade de código repetitivo e acelerando prototipagem.
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