AI Agent Example
0 ОтзывыAI Agent Example — это открытый исходный код на Python, демонстрирующий, как создавать агентов ИИ с планированием, сохранением памяти и интеграцией инструментов. Он использует модели GPT от OpenAI для выполнения задач, управления состоянием и вызова внешних API или скриптов. Этот модульный пример ускоряет разработку и обучение, упрощая создание прототипов персонализированных рабочих процессов и цифровых ассистентов, управляемых ИИ.
Платформы и фреймворки ИИ
Автоматизация рабочих процессов
Библиотеки инструментов
#агенты ИИ
#модели языка
#планирование агентов
#хранение памяти
#вызов инструментов
#интеграция API
#разговорный интерфейс
#автоматизация задач
#обработка данных
#планирование событий
#веб-скрапинг
#модульная архитектура
#рабочие процессы ИИ
#персонализированные ассистенты
#организация агентов
#управление состояниями
#Ресурсы для Разработчиков
#образцы кода
#интеллектуальные агенты
#расширяемый дизайн
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
AI Agent Example
AI Agent Example — это открытый исходный код на Python, демонстрирующий, как создавать агентов ИИ с планированием, сохранением памяти и интеграцией инструментов. Он использует модели GPT от OpenAI для выполнения задач, управления состоянием и вызова внешних API или скриптов. Этот модульный пример ускоряет разработку и обучение, упрощая создание прототипов персонализированных рабочих процессов и цифровых ассистентов, управляемых ИИ.
Платформы и фреймворки ИИ
Автоматизация рабочих процессов
Библиотеки инструментов
#агенты ИИ
#модели языка
#планирование агентов
#хранение памяти
#вызов инструментов
#интеграция API
#разговорный интерфейс
#автоматизация задач
#обработка данных
#планирование событий
#веб-скрапинг
#модульная архитектура
#рабочие процессы ИИ
#персонализированные ассистенты
#организация агентов
#управление состояниями
#Ресурсы для Разработчиков
#образцы кода
#интеллектуальные агенты
#расширяемый дизайн
...
Рекомендуемые
Что такое AI Agent Example?
AI Agent Example — это демонстрационный репозиторий для разработчиков и исследователей, желающих создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей (LLM). Проект включает примерный код для планирования агента, хранения памяти и вызова инструментов, показывая, как интегрировать внешние API или пользовательские функции. Он обладает простым интерфейсом диалога, который интерпретирует пользовательские намерения, формулирует планы действий и выполняет задачи, вызывая предопределённые инструменты. Разработчики могут следовать простым шаблонам для расширения агента новыми возможностями, такими как планирование событий, парсинг веб-страниц или автоматическая обработка данных. Благодаря модульной архитектуре этот шаблон ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми рабочими процессами и персональными цифровыми помощниками, а также предоставляет представление о оркестровке агентов и управлении состоянием.
Кто будет использовать AI Agent Example?
- Разработчики, исследующие архитектуру ИИ-агентов
- Исследователи и студенты по ИИ
- Инженеры-программисты, внедряющие рабочие процессы на базе LLM
Как использовать AI Agent Example?
- Шаг 1: Склонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости командой pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Установите ваш API-ключ OpenAI как переменную окружения.
- Шаг 4: Настройте доступные инструменты и параметры памяти в config.py.
- Шаг 5: Запустите основной скрипт агента командой python agent.py.
- Шаг 6: Взаимодействуйте с агентом через консоль или интегрируйте его в ваше приложение.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества AI Agent Example
Основные функции
- Движок планирования агента
- Модуль управления памятью
- Интерфейс вызова инструментов
- Интеграция GPT от OpenAI
- Модульная архитектура
Преимущества
- Ускорение прототипирования ИИ-агентов
- Модульный и расширяемый дизайн
- Образовательный ресурс для агентов на базе LLM
- Легко настраивается и модифицируется
Основные Сценарии Использования и Приложения AI Agent Example
- Автоматизация задач с помощью диалоговых агентов
- Прототипирование пользовательских рабочих процессов на базе ИИ
- Изучение архитектур агентов и управление состоянием
- Интеграция с внешними API или инструментами
Часто Задаваемые Вопросы о AI Agent Example
Информация о Компании AI Agent Example
- JoshuaBurt1
Обзоры AI Agent Example
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы AI Agent Example?
- LangChain
- Auto-GPT
- BabyAGI
- Microsoft Semantic Kernel
Вам также может понравиться：
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
LeanAgent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов ИИ с управлением планированием на основе LLM, использованием инструментов и памяти.
Проект Mariner - это агент ИИ, разработанный для эффективной извлечения и анализа данных.
Создавайте сложные диаграммы с помощью основанных на тексте определений с помощью Mermaid Chart.
Microsoft Copilot повышает продуктивность, автоматизируя задачи в различных приложениях.
Ассистенты ИИ Twilio позволяют автоматизировать взаимодействие с клиентами через голосовые и текстовые сообщения.
CACA Agent автоматизирует процессы генерации контента и приобретения знаний.
Платформа, основанная на ИИ, для создания и развертывания ИИ-систем и агентов уровня предприятия.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.