Ferramentas sensibilité au contexte para todas as ocasiões

Obtenha soluções sensibilité au contexte flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

sensibilité au contexte

  • Uma estrutura que integra diálogo conduzido por LLM em sistemas multiagentes JaCaMo para habilitar agentes conversacionais orientados a objetivos.
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    O que é Dial4JaCa?
    Dial4JaCa é um plugin de biblioteca Java para a plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta mensagens entre agentes, codifica as intenções dos agentes e as encaminha através de backends LLM (OpenAI, modelos locais). Gerencia o contexto do diálogo, atualiza base de crenças e integra a geração de respostas diretamente nos ciclos de raciocínio do AgentSpeak(L). Desenvolvedores podem personalizar prompts, definir artefatos de diálogo e lidar com chamadas assíncronas, permitindo que agentes interpretem declarações de usuários, coordenem tarefas e recuperem informações externas em linguagem natural. Seu design modular suporta tratamento de erros, registro de logs e seleção múltipla de LLMs, sendo ideal para pesquisa, educação e prototipagem rápida de MAS conversacionais.
    Recursos Principais do Dial4JaCa
    • Integração LLM para AgentSpeak(L)
    • Definições de artefatos de diálogo
    • Gerenciamento de memória de contexto
    • Customização de prompts e adaptadores de API
    • Tratamento de mensagens assíncronas
    • Atualizações de crenças e objetivos
  • 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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