Эффективные наблюдаемость решения

Используйте наблюдаемость инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

наблюдаемость

  • Playbooks AI — это открытая платформа с низким кодом для проектирования, развертывания и управления пользовательскими AI-агентами с модульными рабочими процессами.
    0
    0
    Что такое Playbooks AI?
    Playbooks AI — это фреймворк для разработчиков для построения AI-агентов с помощью декларативного DSL плейбуков. Он поддерживает интеграцию с различными LLM, пользовательскими инструментами и хранилищами памяти. С помощью CLI и веб-интерфейса пользователи могут определять поведение агента, оркестровать многоэтапные рабочие процессы и отслеживать выполнение. Особенности включают маршрутизацию инструментов, состояние памяти, контроль версий, аналитики и коллаборацию нескольких агентов, что облегчает создание прототипов и развертывание готовых к производству AI-ассистентов.
    Основные функции Playbooks AI
    • Декларативный DSL плейбуков для рабочих процессов агента
    • Модульные хранилища памяти для взаимодействий с состоянием
    • Интеграция пользовательских инструментов и API
    • Оркестрация и маршрутизация нескольких агентов
    • Интерфейсы CLI и веб-интерфейса
    • Встроенная наблюдаемость и аналитика
    • Поддержка контроля версий и реестров
    • Магазин плагинов для расширений
    Плюсы и минусы Playbooks AI

    Минусы

    Плюсы

    Поддержка программирования на естественном языке с использованием языка, похожего на английский
    Бесшовная интеграция рабочих процессов на естественном языке с Python
    Нативная архитектура мног_AGENTской системы для коммуникации агентов
    Событийное программирование с динамическими триггерами
    Сильная наблюдаемость исполнения с проверяемым и аудируемым исполнением
    Управление состоянием и артефактами для постоянной обработки данных
  • Легкий каркас JavaScript для создания АИ-агентов с управлением памятью и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое Tongui Agent?
    Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.
  • Готовый к производству шаблон FastAPI с использованием LangGraph для создания масштабируемых агентов LLM с настраиваемыми конвейерами и интеграцией памяти.
    0
    0
    Что такое FastAPI LangGraph Agent Template?
    Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.
Рекомендуемые