Решения コンテキスト追跡 для эффективности

Откройте надежные и мощные コンテキスト追跡 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

コンテキスト追跡

  • NaturalAgents — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать ИИ-агентов с памятью, планированием и интеграцией инструментов с использованием LLMs.
    0
    0
    Что такое NaturalAgents?
    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.
  • Lagent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания AI-агентов, предназначенный для оркестровки планирования на базе LLM, использования инструментов и автоматизации многозадачности.
    0
    0
    Что такое Lagent?
    Lagent — это ориентированная на разработчиков платформа, которая позволяет создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей. Она предоставляет модули динамического планирования, разбивающие задачи на подцели, системы памяти для сохранения контекста в длительных сессиях и интерфейсы интеграции инструментов для вызовов API или доступа к внешним сервисам. С помощью настраиваемых пайплайнов пользователи могут задавать поведение агента, стратегии формирования подсказок, обработку ошибок и парсинг вывода. Инструменты логирования и отладки Lagent помогают отслеживать этапы принятия решений, а масштабируемая архитектура поддерживает локальные, облачные или корпоративные развертывания. Это ускоряет создание автономных ассистентов, анализаторов данных и автоматизированных рабочих процессов.
Рекомендуемые