Эффективные Agententests решения

Используйте Agententests инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Agententests

  • Открытая платформа на Python для построения, тестирования и развития модульных агентов на базе LLM с интегрированной поддержкой инструментов.
    0
    0
    Что такое llm-lab?
    llm-lab обеспечивает гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает движок оркестровки агентов, поддержку пользовательских шаблонов, отслеживание состояния и памяти, а также бесшовную интеграцию с внешними API и плагинами. Пользователи могут писать сценарии, определять цепочки инструментов, симулировать взаимодействия и собирать журналы производительности. В рамках также есть встроенный тестовый набор для проверки поведения агентов на соответствие ожидаемым результатам. Благодаря расширяемости, llm-lab позволяет разработчикам менять поставщиков LLM, добавлять новые инструменты и совершенствовать логику агентов через итерационные эксперименты.
    Основные функции llm-lab
    • Движок оркестровки агентов
    • Управление шаблонами подсказок
    • Отслеживание памяти и состояния
    • Интеграция с API и плагинами
    • Мониторинг производительности и логирование
    • Встроенный тестировочный и оценочный пакет
  • Фреймворк командной строки на Python для быстрого создания настраиваемых приложений AI-агентов с встроенной памятью, инструментами и интеграцией интерфейса пользователя.
    0
    0
    Что такое AgenticAppBuilder?
    AgenticAppBuilder ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя командную строку с одной командой для быстрого создания готовых к производству приложений. Он настраивает конфигурации языковых моделей, системы памяти, интеграцию инструментов и пользовательский интерфейс, позволяя разработчикам сосредоточиться на пользовательской логике агента. Модульная архитектура поддерживает расширяемые цепочки инструментов, бесшовное управление API-ключами и скрипты развертывания для локальных или облачных сред, сокращая шаблонный код и ускоряя прототипирование.
Рекомендуемые