Эффективные acheminement dynamique решения

Используйте acheminement dynamique инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

acheminement dynamique

  • Открытая платформа, позволяющая создавать и управлять несколькими AI-агентами, взаимодействующими через JSON-сообщения для выполнения сложных задач.
    0
    0
    Что такое Multi AI Agent Systems?
    Этот фреймворк позволяет пользователям проектировать, настраивать и развертывать несколько AI-агентов, которые общаются через JSON-сообщения через центральный оркестратор. Каждый агент может иметь разные роли, подсказки и модули памяти, а также подключать любые поставщики LLM, реализовав интерфейс провайдера. Система поддерживает постоянную историю беседы, динамическую маршрутизацию и модульные расширения. Идеально подходит для моделирования дебатов, автоматизации потоков поддержки клиентов или координации многошагового создания документов. Работает на Python с поддержкой Docker для контейнеризированных развертываний.
    Основные функции Multi AI Agent Systems
    • Многопользовательская оркестрация с центральной шиной сообщений
    • Ролевая модель агентов и их поведение
    • Настраиваемые протоколы обмена (JSON-схемы)
    • Поддержка плагинов для сторонних LLM-провайдеров
    • Постоянная память беседы
    • Dockerfile для контейнеризированных развертываний
  • Открытая платформа на базе Google Cloud, предлагающая шаблоны и образцы кода для создания разговорных ИИ-агентов с памятью, планированием и интеграцией API.
    0
    0
    Что такое Agent Starter Pack?
    Agent Starter Pack — это инструмент для разработчиков, который создает умных, интерактивных агентов на базе Google Cloud. В нем есть шаблоны на Node.js и Python для управления диалогами, поддержания долгосрочной памяти и вызова инструментов и API. Построенный на Vertex AI и Cloud Functions или Cloud Run, он поддерживает многошаговое планирование, динамическую маршрутизацию, отслеживание и логирование. Разработчики могут расширять коннекторы для пользовательских служб, создавать доменно-специфических ассистентов и быстро развертывать масштабируемых агентов.
Рекомендуемые