AWS Sample Model Context Protocol Demos
0 ОтзывыAWS Sample Model Context Protocol Demos предоставляет разработчикам пример кода от начала до конца, демонстрирующий, как реализовать протокол контекста модели для интеграции LLM. Включает рабочие процессы для парсинга ответов модели, вызова пользовательских инструментов через AWS Lambda, управления историей чата и обработки потоковых выходных данных в JavaScript/TypeScript и Python.
Платформы и фреймворки ИИ
Помощь в программировании
Библиотеки инструментов
#AWS Lambda
#AI-агент
#крупная языковая модель
#управление контекстом
#вызов инструментов
#открытый код
#Прототипирование
#стриминговые ответы
#демо на JavaScript
#демо на Python
#реализация протокола
#история бесед
#обработка ошибок
#форматирование сообщений
#генеративные приложения
#кастомизируемые интеграции
#инструменты разработки
#образцы кода
#многоязычная поддержка
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
AWS Sample Model Context Protocol Demos
AWS Sample Model Context Protocol Demos предоставляет разработчикам пример кода от начала до конца, демонстрирующий, как реализовать протокол контекста модели для интеграции LLM. Включает рабочие процессы для парсинга ответов модели, вызова пользовательских инструментов через AWS Lambda, управления историей чата и обработки потоковых выходных данных в JavaScript/TypeScript и Python.
Платформы и фреймворки ИИ
Помощь в программировании
Библиотеки инструментов
#AWS Lambda
#AI-агент
#крупная языковая модель
#управление контекстом
#вызов инструментов
#открытый код
#Прототипирование
#стриминговые ответы
#демо на JavaScript
#демо на Python
#реализация протокола
#история бесед
#обработка ошибок
#форматирование сообщений
#генеративные приложения
#кастомизируемые интеграции
#инструменты разработки
#образцы кода
#многоязычная поддержка
...
Рекомендуемые
Что такое AWS Sample Model Context Protocol Demos?
Демонстрации AWS Sample Model Context Protocol — это репозиторий с открытым исходным кодом, представляющий стандартизированные шаблоны для управления контекстом больших языковых моделей (LLM) и вызова инструментов. В нем есть две полные демонстрации — одна на JavaScript/TypeScript и одна на Python, реализующие протокол контекста модели, позволяющие разработчикам строить ИИ-агентов, вызывающих функции AWS Lambda, сохраняющих историю диалогов и осуществляющих потоковую передачу ответов. Примерный код демонстрирует форматирование сообщений, сериализацию аргументов функций, обработку ошибок и настраиваемые интеграции инструментов, ускоряя прототипирование генеративных AI-приложений.
Кто будет использовать AWS Sample Model Context Protocol Demos?
- разработчики AI/ML
- инженеры-программисты
- технические архитекторы
- создатели решений AWS
- инженеры DevOps
Как использовать AWS Sample Model Context Protocol Demos?
- Шаг 1: клонируйте репозиторий GitHub.
- Шаг 2: установите зависимости с помощью npm/yarn или pip.
- Шаг 3: настройте учетные данные AWS и регион.
- Шаг 4: запустите демонстрацию JavaScript/TypeScript через npm start.
- Шаг 5: запустите демонстрацию Python командой python demo.py.
- Шаг 6: расширяйте или добавляйте пользовательские функции инструментов и повторно запускайте демонстрации.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества AWS Sample Model Context Protocol Demos
Основные функции
- Реализация протокола контекста модели
- Форматирование сообщений LLM
- Вызов инструментов AWS Lambda
- Обработка потоковых ответов
- Многоязычная поддержка (JS/Python)
Преимущества
- Ускоряет создание прототипов AI-агентов
- Обеспечивает согласованность протокола
- Уменьшает шаблонный код
- Облегчает интеграцию с сервисами AWS
- Демонстрирует лучшие практики
Основные Сценарии Использования и Приложения AWS Sample Model Context Protocol Demos
- создание разговорных AI-агентов
- чат-боты с вызовами внешних инструментов
- прототипирование генеративных AI-приложений
- стандартизация интеграции LLM
- обучение разработчиков и проведение воркшопов
Часто Задаваемые Вопросы о AWS Sample Model Context Protocol Demos
Информация о Компании AWS Sample Model Context Protocol Demos
- Amazon Web Services
Обзоры AWS Sample Model Context Protocol Demos
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы AWS Sample Model Context Protocol Demos?
- OpenAI function calling examples
- LangChain
- Microsoft Semantic Kernel
- Google Vertex AI SDK
- Haystack
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
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
OLI — это основанный на браузере фреймворк для агентов ИИ, позволяющий пользователям беспрепятственно управлять функциями OpenAI и автоматизировать многошаговые задачи.
Симулируйте разговоры с людьми, у которых есть тревога, получайте отзывы и улучшайте свои навыки поддержки.
Maige автоматизирует рабочие процессы GitHub с помощью ИИ для бесперебойного управления задачами и PR.
Rehance предлагает ИИ-ко-пилота для улучшения SaaS-платформ с помощью автоматизированных инструментов продуктивности.
SWE-1 — это ИИ-ассистент программирования, предназначенный для ускорения разработки программного обеспечения.
Создавайте BI-отчеты на основе отзывов ваших конкурентов в Google Maps, чтобы понять настроение клиентов.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
AIHelp предлагает решения для поддержки клиентов и обмена сообщениями в приложениях на базе искусственного интеллекта.
Kadoa - это AI-агент, который улучшает поддержку клиентов и взаимодействие через персонализированные взаимодействия.
Aide - это агент ИИ, разработанный для оптимизации рабочих процессов и повышения продуктивности.
Преобразуйте общение с клиентами с помощью платформы Regal AI Agent, управляемой ИИ, с помощью безупречных вызовов.
Batai Assistant автоматизирует обслуживание клиентов с помощью инновационных голосовых моделей для бесшовных разговоров.
Jupid - это агент ИИ, разработанный для повышения производительности через автоматизированную помощь в различных задачах.
aiXplain предлагает создание моделей на основе ИИ для различных приложений легко и просто.
Индивидуальный ИИ-агент для создания увлекательных историй и контента.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
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.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
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.