Ferramentas marco de agente AI para todas as ocasiões

Obtenha soluções marco de agente AI flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

marco de agente AI

  • Uma estrutura de agente de IA de código aberto para construir, orquestrar e implantar agentes inteligentes com integrações de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é Wren?
    Wren é uma estrutura de agente de IA baseada em Python projetada para ajudar desenvolvedores a criar, gerenciar e implantar agentes autônomos. Ela fornece abstrações para definir ferramentas (APIs ou funções), armazém de memória para retenção de contexto e lógica de orquestração para lidar com raciocínio de múltiplos passos. Com Wren, você pode prototipar rapidamente chatbots, scripts de automação de tarefas e assistentes de pesquisa combinando chamadas de LLM, registrando ferramentas personalizadas e persistindo o histórico da conversa. Seu design modular e capacidades de callback tornam fácil estender e integrar com aplicações existentes.
    Recursos Principais do Wren
    • Registro e invocação de ferramentas
    • Gerenciamento de memória para retenção de contexto
    • Hooks de retorno de campanha personalizados
    • Orquestração e encadeamento de LLM
    • Integração fácil com SDK Python
  • sma-begin é um framework mínimo em Python que oferece encadeamento de prompts, módulos de memória, integrações de ferramentas e tratamento de erros para agentes de IA.
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    O que é sma-begin?
    sma-begin configura uma base de código simplificada para criar agentes movidos por IA, abstractando componentes comuns como processamento de entrada, lógica de decisão e geração de saída. Em sua essência, implementa um ciclo de agente que consulta um LLM, interpreta a resposta e executa opcionalmente ferramentas integradas, como clientes HTTP, manipuladores de arquivos ou scripts personalizados. Módulos de memória permitem que o agente relembre interações ou contextos anteriores, enquanto o encadeamento de prompts suporta fluxos de trabalho de múltiplas etapas. O tratamento de erros captura falhas na API ou saídas inválidas de ferramentas. Os desenvolvedores apenas precisam definir os prompts, ferramentas e comportamentos desejados. Com boilerplate mínimo, sma-begin acelera a prototipagem de chatbots, scripts de automação ou assistentes específicos de domínio em qualquer plataforma compatível com Python.
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