Promptix Python SDK позволяет разработчикам быстро проектировать и запускать AI-агентов на Python. Он интегрирует собственные инструменты для поиска данных или API-вызовов, управляет постоянной памятью между сессиями, поддерживает потоковые и пакетные ответы и предлагает обратные вызовы для тонкой настройки рабочих процессов агентов.
Promptix Python SDK позволяет разработчикам быстро проектировать и запускать AI-агентов на Python. Он интегрирует собственные инструменты для поиска данных или API-вызовов, управляет постоянной памятью между сессиями, поддерживает потоковые и пакетные ответы и предлагает обратные вызовы для тонкой настройки рабочих процессов агентов.
Promptix Python — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных AI-агентов на Python. Благодаря простой установке через pip вы можете создать агентов, управляемых любым крупным LLM, зарегистрировать специализированные инструменты, настроить хранилища данных в памяти или на постоянной основе и управлять многошаговыми циклами решений. SDK поддерживает потоковую передачу токенов в реальном времени, обработчики обратных вызовов для логирования или пользовательской обработки, а также встроенные модули памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Разработчики могут использовать эту библиотеку для прототипирования чат-ботов, автоматизаций, конвейеров данных или исследовательских агентов за несколько минут. Модульная структура позволяет менять модели, добавлять собственные инструменты и расширять механизмы хранения памяти, обеспечивая гибкость для широкого спектра сценариев использования AI-агентов.
Кто будет использовать Promptix Python SDK?
Python-разработчики
Исследователи AI
Data Scientists
Инженеры автоматизации
Программисты
Как использовать Promptix Python SDK?
Шаг 1: pip install promptix
Шаг 2: импортируйте PromptixClient и настройте API-ключ
Шаг 3: определите или загрузите модель LLM в клиенте
Шаг 4: создайте или зарегистрируйте собственные инструменты для вашей области
Шаг 5: настройте память (в памяти или Redis) для сохранения контекста
Шаг 6: вызовите client.run_agent(...) с вводом и настройками
Шаг 7: получайте потоковые или групповые ответы и обрабатывайте обратные вызовы
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Promptix Python SDK
Основные функции
Создание и выполнение агентов
Интеграция пользовательских инструментов
Управление памятью
Поддержка потоковых ответов
Обработчики обратных вызовов
Поддержка нескольких моделей
Преимущества
Ускоряет прототипирование агентов
Модульность и расширяемость
Поддержка постоянного контекста
Реальное время потоковых ответов
Открытый исходный код и бесплатно
Легко интегрируется с существующими LLM
Основные Сценарии Использования и Приложения Promptix Python SDK
Автоматизированные агенты поддержки клиентов
Рабочие процессы извлечения и обработки данных
Помощники по генерации и обзору кода
Боты для исследований и поиска информации
Настраиваемые чат-роботы с памятью
Часто Задаваемые Вопросы о Promptix Python SDK
Как установить SDK Promptix Python?
Какие LLM поддерживаются?
Как добавить пользовательский инструмент?
Как управляется память?
Можно ли включить потоковые ответы?
Открыт ли SDK Promptix Python?
Как обрабатывать ошибки в пользовательских инструментах?
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.
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.
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.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
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.