Ferramentas gestão de estado para todas as ocasiões

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gestão de estado

  • bedrock-agent é uma estrutura de código aberto em Python que permite agentes dinâmicos baseados em AWS Bedrock LLM com suporte a cadeia de ferramentas e memória.
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    O que é bedrock-agent?
    bedrock-agent é uma estrutura versátil de agentes de IA que integra com o conjunto de grandes modelos de linguagem do AWS Bedrock para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados por tarefas. Oferece uma arquitetura de plugins para registrar ferramentas personalizadas, módulos de memória para persistência de contexto e um mecanismo de cadeia de raciocínio para melhor raciocínio. Através de uma API Python simples e interface de linha de comando, permite que os desenvolvedores definam agentes capazes de chamar serviços externos, processar documentos, gerar código ou interagir com os usuários via chat. Os agentes podem ser configurados para selecionar automaticamente ferramentas relevantes com base em solicitações do usuário e manter o estado de conversa entre sessões. Este framework é de código aberto, extensível e otimizado para prototipagem rápida e implantação de assistentes alimentados por IA em ambientes locais ou na nuvem AWS.
    Recursos Principais do bedrock-agent
    • Integração com AWS Bedrock LLM
    • Registro modular de ferramentas
    • Gerenciamento de memória de conversação
    • Raciocínio em cadeia
    • Interface de linha de comando
    • Fluxos de trabalho personalizáveis
  • Um modelo de agente de IA que demonstra planejamento de tarefas automatizadas, gerenciamento de memória e execução de ferramentas via OpenAI API.
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    O que é AI Agent Example?
    O Exemplo de Agente de IA é um repositório de demonstração prático para desenvolvedores e pesquisadores interessados em construir agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. O projeto inclui código de amostra para planejamento de agentes, armazenamento de memória e invocação de ferramentas, demonstrando como integrar APIs externas ou funções personalizadas. Possui uma interface conversacional simples que interpreta intenções do usuário, formula planos de ação e executa tarefas chamando ferramentas pré-definidas. Desenvolvedores podem seguir padrões claros para estender o agente com novas capacidades, como agendamento de eventos, scraping na web ou processamento automatizado de dados. Ao fornecer uma arquitetura modular, este modelo acelera a experimentação com fluxos de trabalho baseados em IA e assistentes digitais personalizados, além de oferecer insights sobre orquestração de agentes e gestão de estado.
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