DreamGPT — расширяемая платформа AI-агентов, позволяющая разработчикам создавать автономных агентов с GPT. Она предлагает встроенное управление памятью, настраиваемые шаблоны подсказок, интеграцию инструментов и поддержку плагинов для плавной автоматизации задач. Благодаря модульной архитектуре и простым CLI-командам DreamGPT ускоряет развертывание AI-агентов в различных отраслях. Его дизайн с нативной поддержкой облака обеспечивает масштабируемость и совместную работу в реальном времени для корпоративных AI-решений.
DreamGPT — расширяемая платформа AI-агентов, позволяющая разработчикам создавать автономных агентов с GPT. Она предлагает встроенное управление памятью, настраиваемые шаблоны подсказок, интеграцию инструментов и поддержку плагинов для плавной автоматизации задач. Благодаря модульной архитектуре и простым CLI-командам DreamGPT ускоряет развертывание AI-агентов в различных отраслях. Его дизайн с нативной поддержкой облака обеспечивает масштабируемость и совместную работу в реальном времени для корпоративных AI-решений.
DreamGPT — универсальная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки, настройки и развертывания AI-агентов на базе GPT. Предоставляет интуитивный Python SDK и командную строку для создания новых агентов, управления историей разговоров с настраиваемыми бэкендами памяти и интеграции внешних инструментов через стандартную систему плагинов. Разработчики могут определять собственные потоки подсказок, подключаться к API или базам данных для расширенной генерации и мониторинга эффективности агента через встроенные логирование и телеметрию. Модульная архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование в облачных средах и обеспечивает безопасную работу с пользовательскими данными. В комплекте есть шаблоны для помощников, чат-ботов и цифровых работников, позволяющие быстро разрабатывать специализированных AI-агентов для обслуживания клиентов, анализа данных, автоматизации и других задач.
Кто будет использовать DreamGPT?
Разработчики
Исследователи ИИ
Компании
Стартапы
Как использовать DreamGPT?
Шаг 1: Установите DreamGPT через pip install dreamGPT в вашу среду Python.
Шаг 2: Инициализируйте новый проект агента с помощью команды dreamgpt init и выберите шаблон.
Шаг 3: Настройте backend памяти и интеграцию плагинов в конфигурационном файле.
Шаг 4: Определите собственные шаблоны подсказок и соединители инструментов по необходимости.
Шаг 5: Запустите вашего агента локально с помощью команды dreamgpt run или разверните его в облачной инфраструктуре.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества DreamGPT
Основные функции
CLI для создания агентных шаблонов
Бэкенды управления памятью
Интеграция плагинов и инструментов
Настраиваемые шаблоны подсказок
Встроенное логирование и телеметрия
Улучшенная генерация с помощью поиска
Масштабируемость в облаке
Преимущества
Быстрое прототипирование агентов
Модульный и расширяемый дизайн
Открытый исходный код
Готовность к производству
Беспрепятственная интеграция API
Основные Сценарии Использования и Приложения DreamGPT
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
LeanAgent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов ИИ с управлением планированием на основе LLM, использованием инструментов и памяти.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.