icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные planejamento de tarefas dinâmico решения

Используйте planejamento de tarefas dinâmico инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

planejamento de tarefas dinâmico

  • LLM Coordination

    LLM Coordination — это фреймворк на Python, который управляет несколькими агентами на базе LLM с помощью динамических планов, процессов поиска и выполнения.
    0
    0
    Что такое LLM Coordination?
    LLM Coordination — это ориентированный на разработчиков фреймворк, который управляет взаимодействием между несколькими большими языковыми моделями для решения сложных задач. Предоставляет компонент планирования, разбивающий высокоуровневые цели на подзадачи, модуль поиска, получающий контекст из внешних баз знаний, и движок выполнения, распределяющий задачи специализированным агентам LLM. Результаты собираются с помощью обратных связей для уточнения итогов. Абстрагируя коммуникацию, управление состоянием и конфигурацию конвейера, он позволяет быстро прототипировать рабочие процессы ИИ с несколькими агентами для автоматизированной поддержки клиентов, анализа данных, генерации отчетов и рассуждений с несколькими шагами. Пользователи могут настраивать планировщики, определять роли агентов и легко интегрировать собственные модели.
    Основные функции LLM Coordination
    • Разбиение задач и планирование
    • Получение контекста с помощью поиска
    • Мультиагентский движок выполнения
    • Обратные связи для итеративного уточнения
    • Настраиваемые роли агентов и пайплайны
    • Логирование и мониторинг
    Плюсы и минусы LLM Coordination

    Минусы

    Общая точность при координационном рассуждении, особенно в совместном планировании, остается относительно низкой, что указывает на значительный потенциал для улучшения.
    Сфокусирован в основном на исследованиях и бенчмарках, а не на коммерческом продукте или инструменте для конечных пользователей.
    Ограниченная информация о модели ценообразования или доступности за пределами исследовательского кода и бенчмарков.

    Плюсы

    Предоставляет новый бенчмарк, специально предназначенный для оценки способностей LLM к многоагентной координации.
    Вводит модульную когнитивную архитектуру для координации, облегчающую интеграцию различных LLM.
    Демонстрирует высокую производительность LLM, таких как GPT-4-turbo, в координационных задачах по сравнению с методами обучения с подкреплением.
    Позволяет детально анализировать ключевые навыки рассуждения, такие как теория разума и совместное планирование в многоагентном сотрудничестве.
    Цены LLM Coordination
    Есть бесплатный планNo
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразования
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетов
    Для получения последних цен посетите: https://eric-ai-lab.github.io/llm_coordination/

  • Tiny-OAI-MCP-Agent

    Минимальный агент на базе OpenAI, orchestrирующий многопроцессорные когнитивные процессы с памятью, планированием и динамической интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое Tiny-OAI-MCP-Agent?
    Tiny-OAI-MCP-Agent предоставляет небольшую расширяемую архитектуру агента на основе API OpenAI. Реализует цикл мультиязыкового процесса (MCP) для рассуждений, памяти и использования инструментов. Вы определяете инструменты (API, операции с файлами, выполнение кода), и агент планирует задачи, вспоминает контекст, вызывает инструменты и повторяет итерации по результатам. Эта минимальная кодовая база позволяет разработчикам экспериментировать с автономными рабочими потоками, пользовательскими эвристиками и продвинутыми шаблонами подсказок, автоматически управляя вызовами API, состоянием и восстановлением ошибок.
Рекомендуемые