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

Эффективные поведение агента решения

Используйте поведение агента инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

поведение агента

  • FastAPI Agents

    FastAPI Agents — это открытая платформа, которая разворачивает агентов на базе LLM в виде RESTful API с помощью FastAPI и LangChain.
    0
    0
    Что такое FastAPI Agents?
    FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.
    Основные функции FastAPI Agents
    • RESTful эндпоинты агента
    • Обработка асинхронных запросов
    • Поддержка потоковых ответов
    • Интеграция с LangChain
    • Поддержка RAG в векторных хранилищах
    • Настраиваемые определения инструментов и цепочек
    • Встроенный логгинг и мониторинг
    • Контейнеризация Docker
    Плюсы и минусы FastAPI Agents

    Минусы

    Нет информации о прямом ценообразовании
    Отсутствие мобильного приложения или расширения
    Экспериментальная совместимость с OpenAI SDK может быть нестабильной

    Плюсы

    Бесшовная интеграция нескольких фреймворков AI-агентов
    Встроенные функции безопасности для защиты конечных точек
    Высокая производительность и масштабируемость с использованием FastAPI
    Готовые Docker-контейнеры для легкого развертывания
    Автоматическая генерация документации API
    Расширяемая архитектура, позволяющая поддерживать пользовательские фреймворки агентов
    Всеобъемлющая документация и примеры из реального мира

  • Minimalist Agent

    Минималистичный Python-агент AI, использующий LLM от OpenAI для многошагового мышления и выполнения задач через LangChain.
    0
    0
    Что такое Minimalist Agent?
    Minimalist Agent предоставляет базовую структуру для создания AI-агентов на Python. Он использует классы агентов LangChain и API OpenAI для выполнения многошагового мышления, динамического выбора инструментов и исполнения функций. Вы можете клонировать репозиторий, настроить ключ API OpenAI, определить собственные инструменты или конечные точки и запускать CLI-скрипт для взаимодействия с агентом. Проект ориентирован на ясность и расширяемость, что облегчает изучение, изменение и расширение поведения основных агентов для экспериментов или обучения.

  • NavGround Learning

    Рамка обучения с усилением для обучения политик навигации для нескольких роботов без столкновений в имитационных средах.
    0
    0
    Что такое NavGround Learning?
    NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.
Рекомендуемые