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Technologieforschung

  • Uma estrutura de código aberto Python que fornece memória modular, planejamento e integração de ferramentas para construir agentes autônomos alimentados por LLM.
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    O que é CogAgent?
    CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.
    Recursos Principais do CogAgent
    • Arquitetura modular de agentes
    • Módulo de gerenciamento de memória
    • Motor de planejamento e raciocínio
    • Integração de ferramentas e APIs
    • Execução de cadeia de pensamento
    • Suporte a ferramentas multimodais
    • Canais personalizáveis
  • Tech Research Agent automatiza pesquisa na web, recuperação de código-fonte, sumarização e geração de relatórios usando IA.
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    O que é Tech Research Agent?
    Tech Research Agent funciona primeiramente ao receber uma consulta de pesquisa, depois enviando buscas na web via API do Google Serp. Ele rastreia URLs de resultados, extrai trechos de código e conteúdo textual, aplica processamento de linguagem natural para sumarização e constrói um gráfico de conhecimento dos conceitos-chave. Usando OpenAI GPT, ele sintetiza descobertas em relatórios técnicos coerentes no formato markdown. Suporta personalização de profundidade de busca, granularidade de sumarização e modelos de saída. Com cache integrado e processamento paralelo, o agente acelera revisões de literatura em larga escala, explorações de API e análises competitivas, permitindo aos usuários identificar tendências, melhores práticas e exemplos de código relevantes para avaliação tecnológica.
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