Эффективные arquitectura de plugin решения

Используйте arquitectura de plugin инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

arquitectura de plugin

  • Открытый SDK, позволяющий разработчикам создавать, координировать и разворачивать автономных AI-агентов с интеграцией пользовательских инструментов.
    0
    0
    Что такое AgentUniverse?
    AgentUniverse предоставляет унифицированный SDK на Python для проектирования, оркестровки и запуска автономных AI-агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API, поддерживать разговорную память и сочленять многошаговые задачи. Поддержка LangChain, пользовательских плагинов инструментов и настраиваемых сред выполнения ускоряет разработку и развертывание агентов. Встроенный мониторинг и журналирование обеспечивают работу в реальном времени, а модульная архитектура облегчит расширение новыми возможностями или моделями AI.
    Основные функции AgentUniverse
    • Оркестрация задач с несколькими шагами
    • Интеграция инструментов и API
    • Управление разговорной памятью
    • Интеграции фреймворков (например, LangChain)
    • Мониторинг и логирование в реальном времени
    • Модульная архитектура плагинов
  • П Framework на базе Python для создания кастомных агентов ИИ, интегрирующих LLMs с инструментами для автоматизации задач.
    0
    0
    Что такое ai-agents-trial?
    ai-agents-trial — это проект с открытым исходным кодом на Python, показывающий, как создавать автономных агентов ИИ с помощью LLMs. Он содержит модульные абстракции для планирования агента, вызова инструментов (веб-поиск, калькуляторы) и управления памятью. Разработчики могут задавать собственные инструменты, цеплять действия в нескольких шагах и сохранять контекст между сессиями. Базовая кодовая база использует API OpenAI и вспомогательные утилиты для организации рабочих процессов, что делает его отличным для быстрого прототипирования чат-ассистентов, исследовательских ботов или автоматизации в конкретных областях. Точки интеграции позволяют расширять функциональность за счет новых коннекторов и источников данных без изменения основной логики.
Рекомендуемые