Эффективные Persistent context решения

Используйте Persistent context инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Persistent context

  • Python SDK для создания и запуска настраиваемых AI-агентов с интеграцией инструментов, памятью и потоковыми ответами.
    0
    0
    Что такое Promptix Python SDK?
    Promptix Python — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных AI-агентов на Python. Благодаря простой установке через pip вы можете создать агентов, управляемых любым крупным LLM, зарегистрировать специализированные инструменты, настроить хранилища данных в памяти или на постоянной основе и управлять многошаговыми циклами решений. SDK поддерживает потоковую передачу токенов в реальном времени, обработчики обратных вызовов для логирования или пользовательской обработки, а также встроенные модули памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Разработчики могут использовать эту библиотеку для прототипирования чат-ботов, автоматизаций, конвейеров данных или исследовательских агентов за несколько минут. Модульная структура позволяет менять модели, добавлять собственные инструменты и расширять механизмы хранения памяти, обеспечивая гибкость для широкого спектра сценариев использования AI-агентов.
  • Расширяемая платформа Node.js для создания автономных AI-агентов с памятью на базе MongoDB и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое Agentic Framework?
    Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.
  • 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.
  • Открытая платформа оркестровки AI-агентов, поддерживающая динамические многопроцессные рабочие процессы с памятью и плагинами.
    0
    0
    Что такое Isaree Platform?
    Платформа Isaree предназначена для упрощения разработки и внедрения AI-агентов. В своей основе она предоставляет унифицированную архитектуру для создания автономных агентов, способных вести диалог, принимать решения и сотрудничать. Разработчики могут определять несколько агентов с пользовательскими ролями, использовать поиск памяти на базе векторов и интегрировать внешние источники данных через плагины. В комплект входит SDK на Python и REST API для бесшовного взаимодействия, поддержка потоковой выдачи ответов в реальном времени и встроенная регистрация и метрики. Гибкая настройка позволяет масштабировать системы через Docker или облачные сервисы. Будь то создание чат-ботов с сохранением контекста, автоматизация многошаговых процессов или оркестровка исследовательских помощников — платформа Isaree обеспечивает расширяемость и надежность для решений корпоративного уровня.
  • ManasAI предоставляет модульную структуру для создания автономных AI-агентов с памятью, интеграцией инструментов и оркестрацией.
    0
    0
    Что такое ManasAI?
    ManasAI — это основанный на Python фреймворк, позволяющий создавать автономных AI-агентов с встроенным состоянием и модульной архитектурой. Он предоставляет основные абстракции для рассуждения агентом, краткосрочной и долгосрочной памяти, интеграции внешних инструментов и API, обработки событий на основе сообщений и оркестрации mehrere агентов. Агентов можно настраивать для управления контекстом, выполнения задач, обработки повторных попыток и сбора обратной связи. Его расширяемая архитектура позволяет разработчикам адаптировать бэкенды памяти, инструменты и оркестраторы под конкретные рабочие процессы, что делает его идеальным для прототипирования чат-ботов, цифровых работников и автоматизированных пайплайнов, требующих устойчивого контекста и сложных взаимодействий.
  • Micro-agent — это легкая библиотека JavaScript, позволяющая разработчикам создавать настраиваемых агентов на базе LLM с инструментами, памятью и планированием цепочек мышления.
    0
    0
    Что такое micro-agent?
    Micro-agent — это легкая, непредвзятая библиотека JavaScript, предназначенная для упрощения создания сложных AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основные абстракции, такие как агенты, инструменты, планировщики и хранилища памяти, позволяя разработчикам формировать пользовательские цепочки диалога. Агенты могут вызывать внешние API или внутренние утилиты как инструменты, что обеспечивает динамическое получение данных и выполнение действий. Библиотека поддерживает краткосрочную диалоговую память и долговременную постоянную память, чтобы сохранять контекст между сессиями. Планировщики управляют цепочками мышления, разбивая сложные задачи на вызовы инструментов или запросы к моделям языковой обработки. С настраиваемыми шаблонами подсказок и стратегиями выполнения микросервис адаптируется без проблем к фронтенд-приложениям, сервисам Node.js и пограничным средам, предоставляя гибкую основу для чат-ботов, виртуальных помощников или систем автономного принятия решений.
Рекомендуемые