Ferramentas LLM framework para todas as ocasiões

Obtenha soluções LLM framework flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

LLM framework

  • Steel é um framework pronto para produção para agentes LLM, oferecendo memória, integração de ferramentas, cache e observabilidade para aplicativos.
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    O que é Steel?
    Steel é uma estrutura centrada no desenvolvedor projetada para acelerar a criação e operação de agentes alimentados por LLM em ambientes de produção. Oferece conectores independentes de provedores para APIs de modelos principais, armazenamento de memória na memória e persistente, padrões de invocação de ferramentas integradas, cache automático de respostas e rastreamento detalhado para observabilidade. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho complexos de agentes, integrar ferramentas personalizadas (por exemplo, busca, consultas a bancos de dados e APIs externas) e lidar com saídas de streaming. Steel abstrai a complexidade da orquestração, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de negócios e iterem rapidamente em aplicações orientadas por IA.
    Recursos Principais do Steel
    • Conectores de modelos independentes de provedores (OpenAI, Azure, etc.)
    • Armazéns de memória na memória e persistentes
    • Estrutura de integração de ferramentas para APIs personalizadas
    • Cache automático de respostas
    • Suporte a respostas em streaming
    • Rastreamento em tempo real e observabilidade
    Prós e Contras do Steel

    Contras

    Não há aplicativos móveis dedicados ou disponíveis em lojas de apps
    Pode ser necessário conhecimento técnico para integrar e usar APIs efetivamente
    Detalhes de preços e recursos podem ser complexos para usuários casuais ou não técnicos

    Prós

    Plataforma de automação de navegador open-source com escalabilidade em nuvem
    Suporta ferramentas populares de automação como Puppeteer, Playwright e Selenium
    Resolução incorporada de CAPTCHA e proxy/fingerprinting para evitar detecção de bots
    Sessões prolongadas de até 24 horas para tarefas de automação extensas
    Visualizador de sessão ao vivo para depuração e observabilidade
    Login seguro e reutilização de contexto para automação web autenticada
    Planos de preços flexíveis incluindo um nível gratuito com créditos mensais
    Preços do Steel
    Tem plano gratuitoYES
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preçosFreemium
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrançaMensal

    Detalhes do plano de preços

    Hobby

    0 USD
    • 500 solicitações diárias
    • 1 solicitação por segundo
    • 2 sessões simultâneas
    • retenção de dados por 24 horas
    • tempo máximo de sessão de 15 minutos
    • Suporte da comunidade

    Starter

    29 USD
    • 1.000 solicitações diárias
    • 2 solicitações por segundo
    • 5 sessões simultâneas
    • retenção de dados por 2 dias
    • tempo máximo de sessão de 30 minutos
    • Suporte por e-mail

    Developer

    99 USD
    • Solicitações diárias ilimitadas
    • 5 solicitações por segundo
    • 10 sessões simultâneas
    • retenção de dados por 7 dias
    • tempo máximo de sessão de 1 hora
    • Suporte por e-mail

    Pro

    499 USD
    • Solicitações diárias ilimitadas
    • 10 solicitações por segundo
    • 50 sessões simultâneas
    • retenção de dados por 14 dias
    • tempo máximo de sessão de 24 horas
    • Suporte por e-mail
    • Canal Slack dedicado

    Enterprise

    0 USD
    • Tarifas e limites personalizados
    • Retenção de dados ilimitada
    • Tempo máximo de sessão personalizado
    • Canal Slack dedicado
    • Suporte personalizado
    Para os preços mais recentes, visite: https://docs.steel.dev/overview/pricinglimits
  • AppAgent usa LLM e visão para navegar e operar autonomamente aplicativos de smartphone interagindo com GUIs.
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    O que é AppAgent?
    AppAgent é uma estrutura de agente multimodal baseada em LLM projetada para operar aplicativos de smartphone sem script manual. Ela integra captura de tela, detecção de elementos GUI, análise OCR e planejamento em linguagem natural para entender layouts de aplicativos e intenções do usuário. A estrutura emite eventos de toque (toque, deslizamento, entrada de texto) através de um dispositivo Android ou emulador para automatizar fluxos de trabalho. Pesquisadores e desenvolvedores podem personalizar prompts, configurar APIs de LLM e estender módulos para suportar novos aplicativos e tarefas, alcançando automação móvel adaptável e escalável.
  • LLPhant é uma estrutura leve em Python para construir agentes modulares e personalizáveis baseados em LLM com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é LLPhant?
    LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.
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