Ferramentas frameworks LLM para otimizar seu trabalho

Use soluções frameworks LLM que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

frameworks LLM

  • Uma estrutura de código aberto que garante o acesso de agentes LLM a dados privados por meio de criptografia, autenticação e camadas seguras de recuperação.
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    O que é Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation fornece um SDK Python e um conjunto de módulos auxiliares para envolver chamadas de ferramentas de agentes de IA com controles de segurança. Suporta integração com frameworks LLM populares como LangChain e Semantic Kernel, além de conectar a cofres de segredos (por exemplo, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Criptografia em repouso e em trânsito, controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria garantem que os agentes possam ampliar seus raciocínios com bancos de conhecimento internos e APIs sem expor dados confidenciais. Desenvolvedores definem pontos finais de ferramentas seguras, configuram políticas de autenticação e inicializam uma instância de agente aumentada para executar consultas seguras a fontes de dados privadas.
  • Odyssey é um sistema de IA de código aberto com múltiplos agentes que orquestram vários agentes LLM com ferramentas modulares e memória para automação de tarefas complexas.
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    O que é Odyssey?
    Odyssey fornece uma arquitetura flexível para construir sistemas colaborativos de múltiplos agentes. Inclui componentes principais como o Gerenciador de Tarefas para definir e distribuir subtarefas, Módulos de Memória para armazenar contexto e histórico de conversas, Controladores de Agentes para coordenar agentes alimentados por LLM, e Gerenciadores de Ferramentas para integrar APIs externas ou funções personalizadas. Desenvolvedores podem configurar fluxos de trabalho via arquivos YAML, selecionar núcleos LLM pré-construídos (por exemplo, GPT-4, modelos locais), e estender facilmente com novas ferramentas ou backends de memória. Odyssey registra interações, suporta execução assíncrona de tarefas e ciclos de refinamento iterativo, tornando-se ideal para pesquisa, prototipagem e aplicações de produção com múltiplos agentes.
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