Ferramentas optimisation de la mémoire para todas as ocasiões

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optimisation de la mémoire

  • Proactive AI Agents é uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir sistemas autônomos de múltiplos agentes com planejamento de tarefas.
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    O que é Proactive AI Agents?
    Proactive AI Agents é uma estrutura voltada ao desenvolvedor, projetada para arquitetar ecossistemas sofisticados de agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Oferece capacidades prontas para criar agentes, decompor tarefas e comunicação entre agentes, possibilitando uma coordenação fluida em objetivos complexos de múltiplas etapas. Cada agente pode ser equipado com ferramentas personalizadas, armazenamento de memória e algoritmos de planejamento, permitindo que eles antecipem necessidades do usuário, agendem tarefas e ajustem estratégias de forma dinâmica. A estrutura suporta integração modular de novos modelos de linguagem, kits de ferramentas e bases de conhecimento, além de apresentar recursos embutidos de registro e monitoramento. Ao abstrair as complexidades da orquestração de agentes, o Proactive AI Agents acelera o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA para pesquisa, automação e aplicações empresariais.
    Recursos Principais do Proactive AI Agents
    • Orquestração de agentes
    • Decomposição de tarefas
    • Planejamento proativo
    • Integração de ferramentas personalizadas
    • Gerenciamento de memória
    • Registro & monitoramento
    • Integração modular de LLMs
  • MInD fornece gerenciamento de memória para agentes baseados em LLM para registrar, recuperar e resumir informações contextuais em sessões.
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    O que é MInD?
    MInD é uma estrutura de memória baseada em Python projetada para aprimorar agentes de IA impulsionados por LLM com capacidades robustas de memória. Ela permite que os agentes captem entradas do usuário e eventos do sistema como registros episódicos, condensem esses registros em resumos semânticos e recuperem memórias relevantes sob demanda. Com políticas de retenção configuráveis, busca por similaridade e sumarização automática, o MInD mantém uma base de conhecimento persistente que os agentes consultam durante inferências. Isso garante que eles relembrem interações anteriores com precisão, adaptem respostas com base no histórico e ofereçam diálogos personalizados e coerentes em várias sessões.
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