Эффективные コンテキストの持続性 решения

Используйте コンテキストの持続性 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

コンテキストの持続性

  • Фреймворк на базе Go, позволяющий разработчикам создавать, тестировать и запускать AI-агентов с внутренней цепочкой рассуждений и настраиваемыми инструментами.
    0
    0
    Что такое Goated Agents?
    Goated Agents упрощает построение сложных автономных систем на базе AI в Go. Встроив цепочку рассуждений прямо в среду выполнения языка, разработчики могут реализовать многошаговые рассуждения с прозрачным выводом промежуточных логов. Библиотека предоставляет API для определения инструментов, позволяющее агентам обращаться к внешним сервисам, базам данных или собственным модулям кода. Поддержка управления памятью обеспечивает сохранение контекста между взаимодействиями. Архитектура плагинов облегчает расширение основных возможностей, таких как обертки для инструментов, логирование и мониторинг. Goated Agents использует производительность и статическую типизацию Go для обеспечения эффективного и надежного выполнения. Будь то создание чат-ботов, автоматизационных пайплайнов или исследовательских прототипов, Goated Agents предоставляет строительные блоки для организации сложных потоков рассуждений и беспрепятственной интеграции ИИ с помощью LLM в приложения на Go.
    Основные функции Goated Agents
    • Обработка цепочки рассуждений внутри процесса
    • Настраиваемое API определения инструментов
    • Управление памятью для сохранения контекста
    • Архитектура плагинов для расширений
    • Многошаговые рассуждения с прозрачными логами
    • Поддержка интеграции LLM
    • Безопасная типизация на Go
    • Оркестрация и выполнение агентов
  • AgentIn — это открытая исходная Python-рамка для создания ИИ-агентов с настраиваемой памятью, интеграцией инструментов и автоматическим запуском подсказок.
    0
    0
    Что такое AgentIn?
    AgentIn — это основанная на Python рамка для ИИ-агентов, созданная для ускорения разработки диалоговых и задачевых агентов. Она включает встроенные модули памяти для сохранения контекста, динамическую интеграцию инструментов для вызова внешних API или локальных функций и гибкую систему шаблонов подсказок для индивидуальных взаимодействий. Оркестрация нескольких агентов обеспечивает параллельные рабочие процессы, а ведение журналов и кеширование повышают надежность и проверяемость. Легко настраивается через YAML или Python-код, поддерживает основные провайдеры LLM и может быть расширена с помощью собственных плагинов для специализированных задач.
Рекомендуемые