NaturalAgents — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать ИИ-агентов с памятью, планированием и интеграцией инструментов с использованием LLMs.
NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.
Основные функции NaturalAgents
Модули управления памятью
Фреймворк интеграции инструментов
Иерархический движок планирования
Отслеживание и извлечение контекста
Система плагинов и расширений
Обработка асинхронных задач
Логирование и аналитика сессий
Плюсы и минусы NaturalAgents
Минусы
Плюсы
Не требуется код, что позволяет легко создавать агентов.
Использование простого английского языка для создания агентов.
Совместные функции для сохранения и повторного использования рецептов агентов.
Простой и интуитивно понятный редактор в стиле Notion.
TDD-GPT-Agent интегрирует модели GPT-4 или GPT-3.5 от OpenAI в интерфейс командной строки на Python для управления полностью автоматизированным циклом тестируемой разработки. На основе спецификации функции разработчика он создает файлы тестов pytest, запускает тесты локально, анализирует сбои и создает код реализации, соответствующий утверждениям. Цикл повторяется, пока все тесты не пройдут. Настраивается через YAML-файл, поддерживает настройку подсказок, ведение журналов сессий, интеграцию с Git и может быть встроен в пайплайны CI/CD для обеспечения качества. Этот ИИ-обученный рабочий процесс ускоряет разработку, увеличивает покрытие и обеспечивает надежность кода.
SwarmZero — это фреймворк на Python, который управляет несколькими агентами на базе LLM, сотрудничающими в рамках задач с ролями, основанными на рабочих процессах.
SwarmZero предлагает масштабируемую, с открытым исходным кодом среду для определения, управления и выполнения групп ИИ-агентов. Разработчики могут объявлять роли агентов, настраивать подсказки и цеплять рабочие процессы через унифицированный API оркестратора. Этот фреймворк интегрируется с основными поставщиками LLM, поддерживает расширения через плагины и ведет журнал данных сессий для отладки и анализа производительности. Не важно — координируете ли вы исследовательских ботов, создателей контента или аналитиков данных, SwarmZero упрощает совместную работу мультиагентных систем и обеспечивает прозрачные, воспроизводимые результаты.