Ferramentas 迭代測試 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 迭代測試 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

迭代測試

  • Um framework de código aberto em Python para construir, testar e evoluir agentes modulare baseados em LLM com suporte integrado de ferramentas.
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    O que é llm-lab?
    O llm-lab fornece um conjunto de ferramentas flexível para criar agentes inteligentes usando grandes modelos de linguagem. Inclui um mecanismo de orquestração de agentes, suporte a templates de prompts personalizados, rastreamento de memória e estado, e integração transparente com APIs externas e plugins. Os usuários podem criar cenários, definir cadeias de ferramentas, simular interações e coletar registros de desempenho. O framework também oferece um conjunto de testes embutido para validar o comportamento do agente contra resultados esperados. Projetado para ser extensível, o llm-lab permite que desenvolvedores troquem provedores de LLM, adicionem novas ferramentas e evoluam a lógica do agente através de experimentação iterativa.
    Recursos Principais do llm-lab
    • Motor de orquestração de agentes
    • Gerenciamento de templates de prompts
    • Rastreamento de memória e estado
    • Integração com API externa e plugins
    • Monitoramento de desempenho e registros
    • Suite de testes e avaliação integradas
  • OpenAGI permite que você construa, implante e gerencie agentes de IA autônomos personalizados para tarefas e fluxos de trabalho específicos.
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    O que é OpenAGI?
    OpenAGI oferece um ambiente unificado para criar agentes de IA autônomos que realizam tarefas como extração de dados, processamento de documentos, automação de suporte ao cliente e assistência em pesquisa. Usuários podem configurar comportamentos de agentes através de fluxos de trabalho visuais, integrar qualquer endpoint LLM e implantar agentes em produção com monitoramento e registro integrados. A plataforma simplifica testes iterativos, colaboração e escalabilidade, permitindo a rápida implantação de soluções de automação inteligente.
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