Эффективные Telemetrie-Logging решения

Используйте Telemetrie-Logging инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Telemetrie-Logging

  • AI Orchestra — это фреймворк на Python, позволяющий компоновать и управлять многими агентами ИИ и инструментами для автоматизации сложных задач.
    0
    0
    Что такое AI Orchestra?
    В своей основе, AI Orchestra представляет собой модульный механизм оркестровки, позволяющий разработчикам определять узлы, представляющие агентов ИИ, инструменты и пользовательские модули. Каждый узел можно настроить с помощью конкретных LLM (например, OpenAI, Hugging Face), параметров и сопоставления входных/выходных данных, что обеспечивает динамическое делегирование задач. Фреймворк поддерживает компонуемые конвейеры, управление параллельностью и ветвящуюся логику, позволяющую создавать сложные потоки, адаптирующиеся на основе промежуточных результатов. Встроенная телеметрия и логирование захватывают детали исполнения, а хуки обратных вызовов обеспечивают обработку ошибок и повторных попыток. AI Orchestra также включает систему плагинов для интеграции с внешним API или пользовательскими функциями. С помощью YAML или Python, пользователи могут быстро прототипировать и развертывать надежные системы с несколькими агентами, от чат-ассистентов до автоматизированных аналитических рабочих потоков.
    Основные функции AI Orchestra
    • Модульный механизм оркестровки многоагентных систем
    • Компонуемые определения пайплайнов
    • Интеграция LLM
    • Поддержка пользовательских инструментов и плагинов
    • Управление конкуренцией и ветвлением логики
    • Мониторинг, логирование и телеметрия
    • Обработка ошибок и механизмы повторных попыток
  • CAMEL-AI — это фреймворк с открытым исходным кодом для многоагентных систем на базе больших языковых моделей, позволяющий автономным агентам сотрудничать с использованием генерации с дополнением извлечения и интеграции инструментов.
    0
    0
    Что такое CAMEL-AI?
    CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.
Рекомендуемые