Ferramentas prototipado AI para todas as ocasiões

Obtenha soluções prototipado AI flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

prototipado AI

  • kilobees é uma estrutura Python para criar, orquestrar e gerenciar múltiplos agentes de IA colaborativamente em fluxos de trabalho modulares.
    0
    0
    O que é kilobees?
    kilobees é uma plataforma de orquestração multi-agente abrangente construída em Python que simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA complexos. Os desenvolvedores podem definir agentes individuais com funções especializadas, como extração de dados, processamento de linguagem natural, integração de API ou lógica de decisão. kilobees gerencia automaticamente mensagens entre agentes, filas de tarefas, recuperação de erros e balanceamento de carga entre threads de execução ou nós distribuídos. Sua arquitetura de plugins suporta modelos de prompts personalizados, painéis de monitoramento de desempenho e integrações com serviços externos como bancos de dados, APIs web ou funções na nuvem. Ao abstrair os desafios comuns da coordenação multi-agente, o kilobees acelera a prototipagem, testes e implantação de sistemas de IA sofisticados que requerem interações colaborativas de agentes, execução paralela e extensibilidade modular.
    Recursos Principais do kilobees
    • Orquestração e agendamento de multi-agentes
    • Módulos personalizáveis de comportamento de agentes
    • Mensagens e protocolos entre agentes
    • Gerenciamento de fluxo de trabalho e filas de tarefas
    • Modelos de prompt e integração API
    • Painéis de monitoramento de desempenho
    • Tratamento e recuperação de erros
    • Execução escalável paralela ou distribuída
  • LangGraph Learn oferece uma interface gráfica interativa para desenhar e executar fluxos de trabalho de agentes de IA baseados em gráficos, visualizando cadeias de modelos de linguagem.
    0
    0
    O que é LangGraph Learn?
    LangGraph Learn combina uma interface de programação visual com um SDK Python subjacente para ajudar os usuários a construir fluxos de trabalho complexos de agentes de IA como gráficos direcionados. Cada nó representa um componente funcional, como templates de prompts, chamadas de modelo, lógica condicional ou processamento de dados. Os usuários podem conectar nós para definir a ordem de execução, configurar propriedades dos nós através da GUI e executar a pipeline passo a passo ou totalmente. Painéis de registro e depuração em tempo real exibem resultados intermediários, enquanto templates integrados aceleram padrões comuns como responder perguntas, resumir ou recuperar conhecimentos. Gráficos podem ser exportados como scripts Python independentes para implantação em produção. LangGraph Learn é ideal para educação, prototipagem rápida e desenvolvimento colaborativo de agentes de IA sem precisar de codificação extensa.
Em Destaque