Эффективные mehrschrittige Argumentation решения

Используйте mehrschrittige Argumentation инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

mehrschrittige Argumentation

  • AI Agents — это фреймворк на Python для построения модульных AI-агентов с настраиваемыми инструментами, памятью и интеграцией с LLM.
    0
    0
    Что такое AI Agents?
    AI Agents — это комплексный фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки интеллектуальных программных агентов. Он предлагает универсальные наборами инструментов для интеграции внешних сервисов, таких как поиск в сети, работа с файлами и собственными API. Встроенные модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между взаимодействиями, обеспечивая сложное многошаговое рассуждение и постоянные диалоги. Фреймворк поддерживает нескольких поставщиков LLM, включая OpenAI и модели с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать модели. Пользователи определяют задачи, назначают инструменты и политики памяти, а основной движок управляет формированием подсказок, вызовами инструментов и парсингом ответов для бесшовной работы агентов.
    Основные функции AI Agents
    • Модульная интеграция инструментов
    • Управление памятью и поиск
    • Поддержка нескольких LLM
    • Настраиваемые шаблоны подсказок
    • Ядро оркестровки агентов
    • Механизм плагинов для расширений
  • Автономный AI-агент, выполняющий обзор литературы, генерацию гипотез, проектирование экспериментов и анализ данных.
    0
    0
    Что такое LangChain AI Scientist V2?
    LangChain AI Scientist V2 использует большие языковые модели и структуру агентов LangChain для помощи исследователям на каждом этапе научного процесса. Он обрабатывает академические статьи для обзоров литературы, создает новые гипотезы, разрабатывает протоколы экспериментов, пишет лабораторные отчеты и генерирует код для анализа данных. Пользователи взаимодействуют через CLI или ноутбук, настраивая задачи с помощью шаблонов подсказок и конфигурационных настроек. Используя цепочки многократных рассуждений, он ускоряет исследования, снижает ручной труд и обеспечивает воспроизводимость результатов.
Рекомендуемые