Эффективные 即插即用整合 решения

Используйте 即插即用整合 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

即插即用整合

  • Библиотека Python, позволяющая разработчикам создавать надежных агентов ИИ с помощью машин состояний, управляющих рабочими процессами на базе LLM.
    0
    0
    Что такое Robocorp LLM State Machine?
    LLM State Machine — это открытый исходный код Python-фреймворка, предназначенного для построения агентов ИИ с использованием явных машин состояний. Разработчики определяют состояния как дискретные шаги — каждый вызывающий большую языковую модель или пользовательскую логику — и переходы на основе результатов. Такой подход обеспечивает ясность, удобство сопровождения и надежную обработку ошибок для многоследовательных рабочих процессов на базе LLM, таких как обработка документов, разговорные боты и автоматизированные конвейеры.
    Основные функции Robocorp LLM State Machine
    • Определение рабочего процесса на основе состояний
    • Интеграция модулей LLM (OpenAI, Hugging Face)
    • Настраиваемая логика переходов
    • Встроенная обработка ошибок и повторные попытки
    • Поддержка логирования и мониторинга
    • Модульная архитектура для расширяемости
  • NagaAgent — это основанный на Python фреймворк для искусственного интеллекта, позволяющий настраивать цепочку инструментов, управление памятью и совместную работу нескольких агентов.
    0
    0
    Что такое NagaAgent?
    NagaAgent — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания, оркестровки и масштабирования агентов ИИ. Она предоставляет систему интеграции инструментов, объекты постоянной разговорной памяти и асинхронный контроллер множества агентов. Разработчики могут регистрировать пользовательские инструменты в виде функций, управлять состоянием агентов и координировать взаимодействия между несколькими агентами. Фреймворк включает логирование, хуки обработки ошибок и предустановки конфигурации для быстрого прототипирования. NagaAgent идеально подходит для построения сложных рабочих процессов — чат-ботов поддержки клиентов, потоков обработки данных или исследовательских помощников — без дополнительных инфраструктурных затрат.
Рекомендуемые