Решения многоступенчатое reasoning для эффективности

Откройте надежные и мощные многоступенчатое reasoning инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

многоступенчатое reasoning

  • Минималистичный Python-агент AI, использующий LLM от OpenAI для многошагового мышления и выполнения задач через LangChain.
    0
    0
    Что такое Minimalist Agent?
    Minimalist Agent предоставляет базовую структуру для создания AI-агентов на Python. Он использует классы агентов LangChain и API OpenAI для выполнения многошагового мышления, динамического выбора инструментов и исполнения функций. Вы можете клонировать репозиторий, настроить ключ API OpenAI, определить собственные инструменты или конечные точки и запускать CLI-скрипт для взаимодействия с агентом. Проект ориентирован на ясность и расширяемость, что облегчает изучение, изменение и расширение поведения основных агентов для экспериментов или обучения.
  • Open-source-фреймворк на Python для создания агентов на базе LLM с памятью, интеграцией инструментов и многошаговым планированием задач.
    0
    0
    Что такое LLM-Agent?
    LLM-Agent — легкое и расширяемое фреймворк для построения AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он предоставляет абстракции для памяти диалога, динамических шаблонов подсказок и бесшовной интеграции пользовательских инструментов или API. Разработчики могут управлять процессами многошагового рассуждения, сохранять состояние между взаимодействиями и автоматизировать сложные задачи, такие как извлечение данных, создание отчетов и поддержка принятия решений. Объединив управление памятью, использование инструментов и планирование, LLM-Agent ускоряет создание интеллектуальных, ориентированных на задачи агентов на Python.
Рекомендуемые