Эффективные пользовательские шаблоны подсказок решения

Используйте пользовательские шаблоны подсказок инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

пользовательские шаблоны подсказок

  • Образец .NET, демонстрирующий создание разговорного AI-ко-пилота с помощью Semantic Kernel, объединяющего цепи LLM, память и плагины.
    0
    0
    Что такое Semantic Kernel Copilot Demo?
    Демо Semantic Kernel Copilot — это полнофункционский образец приложения, показывающий, как создавать продвинутых AI-агентов с помощью фреймворка Semantic Kernel от Microsoft. Демонстрация включает цепочки подсказок для многошагового рассуждения, управление памятью для восстановления контекста между сессиями и архитектуру навыков на основе плагинов, позволяющую интеграцию с внешними API или службами. Разработчики могут настроить соединители для Azure OpenAI или моделей OpenAI, определить собственные шаблоны подсказок и реализовать доменные навыки, такие как доступ к календарю, операции с файлами или извлечение данных. Пример показывает, как организовать эти компоненты для создания разговорного ко-пилота, который понимает намерения пользователя, выполняет задачи и сохраняет контекст со временем, способствуя быстрому развитию персонализированных AI-ассистентов.
  • ThreeAgents — это фреймворк на Python, который координирует взаимодействие системных, помощников и пользовательских AI-агентов через OpenAI.
    0
    0
    Что такое ThreeAgents?
    ThreeAgents написан на Python и использует API OpenAI для инстанцирования нескольких AI-агентов с разными ролями (система, помощник, пользователь). Он предлагает абстракции для подсказок агентам, обработки сообщений в зависимости от ролей и управления памятью контекста. Разработчики могут создавать собственные шаблоны подсказок, настраивать индивидуальность агентов и связывать взаимодействия для моделирования реалистичных диалогов или рабочих процессов, ориентированных на задачи. Framework управляет передачей сообщений, управлением окна контекста и ведением журналов, позволяя проводить эксперименты по совместному принятию решений или иерархической декомпозиции задач. Благодаря поддержке переменных окружения и модульных агентов, ThreeAgents обеспечивает беспрепятственный обмен между локальными и облачными LLM, позволяя быстро разрабатывать прототипы многоагентных систем ИИ. В комплекте идут примеры и поддержка Docker для быстрой настройки.
Рекомендуемые