Эффективные invocation dynamique d'outils решения

Используйте invocation dynamique d'outils инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

invocation dynamique d'outils

  • OperAgents — это открытая платформа на Python, которая управляет автономными агентами на базе больших языковых моделей для выполнения задач, управления памятью и интеграции инструментов.
    0
    0
    Что такое OperAgents?
    OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.
    Основные функции OperAgents
    • Оркестрация агентов
    • Интеграция инструментов
    • Управление памятью
    • Настройка пайплайнов
    • Обработка ошибок
    • Мониторинг производительности
  • Открытая платформа для создания агентов на базе LLM с памятью на графовой структуре и возможностями динамического вызова инструментов.
    0
    0
    Что такое LangGraph Agent?
    Агент LangGraph объединяет LLM с памятью в виде графа для создания автономных агентов, которые могут запоминать факты, рассуждать о связях и вызывать внешние функции или инструменты по необходимости. Разработчики определяют схемы памяти как узлы и ребра графа, подключают пользовательские инструменты или API и управляют рабочими процессами агента с помощью настраиваемых планировщиков и исполнителей. Этот подход улучшает удержание контекста, позволяет принимать решения на основе знаний и поддерживает динамический вызов инструментов в различных приложениях.
Рекомендуемые