Ferramentas optimisation des agents para todas as ocasiões

Obtenha soluções optimisation des agents flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

optimisation des agents

  • Testes e avaliações impulsionados por IA para agentes de voz.
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    O que é Vocera?
    Cekura, anteriormente conhecida como Vocera, oferece serviços de avaliação e teste de ponta para agentes de voz IA. Projetada para organizações que utilizam interações com clientes impulsionadas por IA, a Cekura garante um desempenho de agente fluido e eficiente. Usando fluxos de trabalho, personas e áudio real, a Cekura ajuda a simular inúmeros cenários para avaliar e ajustar os agentes de voz com base em métricas personalizadas. Além disso, ela fornece insights acionáveis, monitoramento em tempo real e notificações instantâneas para um desempenho ideal do agente.
  • Um framework leve em Python para construir agentes de IA autônomos com memória, planejamento e execução de ferramentas alimentadas por LLM.
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    O que é Semi Agent?
    Semi Agent fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA que podem planejar, executar ações e lembrar de contextos ao longo do tempo. Integra-se com modelos de linguagem populares, suporta definições de ferramentas para funcionalidades personalizadas e mantém memória conversacional ou orientada a tarefas. Desenvolvedores podem definir planos passo a passo, conectar APIs externas ou scripts como ferramentas, e aproveitar logs integrados para depuração e otimização do comportamento do agente. Seu design de código aberto e base em Python permitem fácil personalização, extensibilidade e integração em pipelines existentes.
  • WorFBench é uma estrutura de benchmarking de código aberto que avalia agentes de IA baseados em LLM em decomposição de tarefas, planejamento e orquestração multi-ferramenta.
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    O que é WorFBench?
    WorFBench é uma estrutura abrangente de código aberto projetada para avaliar as capacidades de agentes de IA construídos com modelos de linguagem grandes. Oferece uma variedade de tarefas — desde o planejamento de roteiros até fluxos de trabalho de geração de código — cada uma com objetivos e métricas de avaliação claramente definidos. Os usuários podem configurar estratégias de agentes personalizadas, integrar ferramentas externas via APIs padronizadas e executar avaliações automáticas que registram desempenho em decomposição, profundidade de planejamento, precisão na invocação de ferramentas e qualidade do resultado final. Painéis de visualização integrados ajudam a rastrear cada caminho de decisão do agente, facilitando identificar pontos fortes e fracos. A arquitetura modular do WorFBench permite uma rápida extensão com novas tarefas ou modelos, fomentando pesquisa reprodutível e estudos comparativos.
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