Эффективные タスクの精度 решения

Используйте タスクの精度 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

タスクの精度

  • Организует нескольких AI-агентов на Python для совместного решения задач с координацией на основе ролей и управлением памятью.
    0
    0
    Что такое Swarms SDK?
    SDK Swarms упрощает создание, настройку и выполнение систем с несколькими агентами, использующими большие языковые модели. Разработчики определяют агентов с разными ролями — исследователь, синтезатор, критик — и объединяют их в стаи (swarms), обменивающиеся сообщениями через общую шину. SDK занимается планированием, сохранением контекста и хранением памяти, что позволяет решать задачи итеративно. Поддерживая OpenAI, Anthropic и другие поставщики LLM, он предоставляет гибкие интеграции. Инструменты для логирования, сбора результатов и оценки эффективности помогают прототипировать и запускать AI-рабочие процессы для мозговых штурмов, генерации контента, суммирования и поддержки принятия решений.
    Основные функции Swarms SDK
    • Framework для оркестровки нескольких агентов
    • Настройка агентов на роли
    • Управление памятью и контекстом
    • Интеграция с OpenAI, Anthropic и собственными LLM
    • Встроенное логирование и мониторинг производительности
    • Инструменты агрегации результатов и оценки
  • ModelScope Agent осуществляет оркестровку мультиагентных рабочих процессов, интегрируя LLM и плагины инструментов для автоматизированного рассуждения и выполнения задач.
    0
    0
    Что такое ModelScope Agent?
    ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.
Рекомендуемые