LLM Agents Example
0 ОтзывыПример LLM Agents — это репозиторий на Python, показывающий, как реализовать AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Включает примеры чат-агентов, агентов поиска на основе загрузчиков документов, а также пользовательские инструменты, такие как запросы WolframAlpha, веб-поиск и выполнение Python-кода в REPL. Разработчики могут изучать архитектурные шаблоны для цепочки вызовов LLM, интеграции API инструментов и управления состоянием диалогов. Идеально для обучения организации нескольких функций LLM в связанные рабочие процессы.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#AI-агенты
#Программирование на Python
#разработка LLM
#разговорный ИИ
#интеграция API
#документные Q&A
#создание пользовательских инструментов
#Динамическое создание подсказок
#практические примеры кодирования
#проекты с открытым кодом
#модульная структура кода
#разговорная память
#Разработка чат-ботов
#Ресурсы для Разработчиков
#автоматизация рабочих процессов
#обучение ИИ
#инструменты прототипирования
#разработка сообщества
#решение сложных задач
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
LLM Agents Example
Пример LLM Agents — это репозиторий на Python, показывающий, как реализовать AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Включает примеры чат-агентов, агентов поиска на основе загрузчиков документов, а также пользовательские инструменты, такие как запросы WolframAlpha, веб-поиск и выполнение Python-кода в REPL. Разработчики могут изучать архитектурные шаблоны для цепочки вызовов LLM, интеграции API инструментов и управления состоянием диалогов. Идеально для обучения организации нескольких функций LLM в связанные рабочие процессы.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#AI-агенты
#Программирование на Python
#разработка LLM
#разговорный ИИ
#интеграция API
#документные Q&A
#создание пользовательских инструментов
#Динамическое создание подсказок
#практические примеры кодирования
#проекты с открытым кодом
#модульная структура кода
#разговорная память
#Разработка чат-ботов
#Ресурсы для Разработчиков
#автоматизация рабочих процессов
#обучение ИИ
#инструменты прототипирования
#разработка сообщества
#решение сложных задач
...
Рекомендуемые
Что такое LLM Agents Example?
Пример LLM Agents предоставляет практическую базу кода для создания AI-агентов на Python. Демонстрирует регистрацию пользовательских инструментов (поиск в сети, математический решатель через WolframAlpha, CSV-анализатор, Python REPL), создание чат- и поисковых агентов, а также подключение к векторным хранилищам для ответов на вопросы по документам. Репозиторий иллюстрирует шаблоны для сохранения памяти диалогов, динамической маршрутизации вызовов инструментов и цепочки нескольких подсказок LLM для решения сложных задач. Пользователи учатся интегрировать сторонние API, структурировать рабочие процессы агентов и расширять рамки новыми возможностями, — практическое руководство для разработчиков-экспериментов и прототипирования.
Кто будет использовать LLM Agents Example?
- Инженеры по машинному обучению
- Разработчики AI
- Data science специалисты
- Студенты и исследователи NLP
- Хобби-энтузиасты в области LLM
Как использовать LLM Agents Example?
- Шаг 1: клонирование репозитория: git clone https://github.com/mstrYoda/llm-agents-example.git
- Шаг 2: установка зависимостей: pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: настройка API-ключей для OpenAI, WolframAlpha и SerpAPI в файле .env
- Шаг 4: запуск примерных агентов: python chat_agent.py или python tool_agent.py
- Шаг 5: изучение кода в examples/ для регистрации инструментов, использования загрузчиков и памяти
- Шаг 6: настройка, добавление новых инструментов, корректировка шаблонов подсказок или подключение к другим векторным хранилищам
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества LLM Agents Example
Основные функции
- Реализация чат-агента с использованием LLM
- Восстановление вопросов и ответов с помощью загрузчиков документов и векторных хранилищ
- Интеграция пользовательских инструментов (поиск, WolframAlpha, CSV-анализ, Python REPL)
- Управление памятью диалогов
- Динамическая цепочка подсказок
Преимущества
- Практические примеры ускоряют обучение
- Модульная структура кода для повторного использования
- Легко расширяется новыми инструментами
- Демонстрирует лучшие практики проектирования агентов
- Открытый исходный код и сообщество
Основные Сценарии Использования и Приложения LLM Agents Example
- Образовательные демонстрации для воркшопов по LLM-агентам
- Создание прототипов рабочих процессов в области многоинструментального ИИ для исследований
- Референсная реализация чатов и агентов поиска
- Изучение интеграции API внутри AI-агентов
Часто Задаваемые Вопросы о LLM Agents Example
Информация о Компании LLM Agents Example
Обзоры LLM Agents Example
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы LLM Agents Example?
- LangChain Examples
- Auto-GPT
- ReAct framework
- BabyAGI
- AgentBook
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
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.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
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.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
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.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.