Эффективные Производительность ИИ-агентов решения

Используйте Производительность ИИ-агентов инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Производительность ИИ-агентов

  • Открытая спецификация для определения, настройки и оркестровки корпоративных ИИ-агентов с помощью стандартизированных инструментов, рабочих процессов и интеграций.
    0
    0
    Что такое Enterprise AI Agents Spec?
    Спецификация корпоративных ИИ-агентов определяет всеобъемлющий стандарт для агентов корпоративного уровня, включая схемы манифестов для идентификации, описания, триггеров, управления памятью и поддерживаемых инструментов. Включает форматы определения инструментов на основе JSON, руководства по оркестровке пайплайнов и рабочих процессов, а также стандарты версионирования для обеспечения последовательных развертываний. Поддерживает расширяемость через регистрацию пользовательских инструментов, лучшие практики по безопасности и управлению, а также интеграцию с различными средами выполнения. Соблюдая стандарт, команды могут создавать, делиться и поддерживать ИИ-агентов в нескольких средах, способствуя сотрудничеству, масштабируемости и единообразию в крупных организациях.
  • Каркас для управления и оптимизации мультиканальных конtekstных пайплайнов для ИИ-агентов, автоматического создания обогащенных сегментов подсказок.
    0
    0
    Что такое MCP Context Forge?
    MCP Context Forge позволяет разработчикам определять несколько каналов, таких как текст, код, встраивания и пользовательские метаданные, и управлять ими в связанные окна контекста для ИИ-агентов. Благодаря архитектуре пайплайна он автоматизирует сегментацию исходных данных, обогащает их аннотациями и объединяет каналы с помощью настроенных стратегий, например, приоритетного взвешивания или динамической обрезки. Фреймворк поддерживает адаптивное управление длиной контекста, генерацию с помощью поиска и бесшовную интеграцию с IBM Watson и сторонним LLM, обеспечивая предоставление релевантного, краткого и актуального контекста. Это повышает эффективность в задачах вроде диалогового ИИ, документационного Q&A и автоматического суммирования.
Рекомендуемые