Эффективные мультиагентный ИИ решения

Используйте мультиагентный ИИ инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

мультиагентный ИИ

  • Рамки для развертывания коллаборативных ИИ-агентов на Azure Functions с использованием Neon DB и API OpenAI.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAI?
    Многоагентная система AI предоставляет решение «от и до» для организации нескольких автономных агентов в облачных средах. Она использует безсерверную базу данных Neon, совместимую с Postgres, для хранения истории разговоров и состояния агентов, Azure Functions для масштабируемого выполнения логики агентов и API OpenAI для понимания и генерации естественного языка. Встроенные очереди сообщений и ролевая модель поведения позволяют агентам сотрудничать в таких задачах, как исследования, планирование, поддержка клиентов и анализ данных. Разработчики могут настраивать политики агентов, правила памяти и рабочие процессы под разнообразные бизнес-требования.
  • Платформа на Python, orchestrирующая динамическое взаимодействие нескольких ИИ-агентов с настраиваемыми ролями, передачей сообщений и координацией задач.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction предлагает гибкую среду для разработки, настройки и запуска систем, состоящих из нескольких автономных ИИ-агентов. Каждого агента можно наделить конкретными ролями, целями и протоколами связи. Фреймворк управляет передачей сообщений, контекстом беседы и последовательными или параллельными взаимодействиями. Он поддерживает интеграцию с OpenAI GPT, другими API LLM и пользовательскими модулями. Пользователи задают сценарии через YAML или Python-скрипты, указывая детали агентов, шаги рабочей схемы и критерии остановки. Система регистрирует все взаимодействия для отладки и анализа, а также обеспечивает тонкую настройку поведения агентов для экспериментов по сотрудничеству, переговорам, принятию решений и решению сложных задач.
  • Экспериментальная студия с низким уровнем кода для проектирования, оркестровки и визуализации мног Agents AI-рабочих процессов с интерактивным интерфейсом и настраиваемыми шаблонами агентов.
    0
    0
    Что такое Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.
  • Eigent — это платформа AI workforce с открытым исходным кодом, управляющая сложными рабочими процессами через сотрудничество мультиагентной системы.
    0
    1
    Что такое Eigent?
    Eigent — это платформа AI, позволяющая создавать динамическую AI рабочую силу, состоящую из нескольких совместно работающих агентов, которые параллельно автоматизируют сложные рабочие процессы. Поддерживает полную настройку рабочих узлов и инструментов для конкретных задач, обеспечивая безопасное локальное развертывание для сохранения конфиденциальности данных и контроля. Инфраструктура Eigent обеспечивает превосходную производительность и экономию за счёт оптимизации взаимодействий между агентами, что делает её идеальной для компаний, стремящихся использовать AI для масштабируемой автоматизации.
Рекомендуемые