Эффективные 可自訂的代理 решения

Используйте 可自訂的代理 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

可自訂的代理

  • Интерпретатор на базе Java для AgentSpeak(L), позволяющий разработчикам создавать, выполнять и управлять интеллектуальными агентами с поддержкой BDI.
    0
    0
    Что такое AgentSpeak?
    AgentSpeak — это open-source реализация на Java языка программирования AgentSpeak(L), разработанная для облегчения создания и управления автономными агентами BDI (Вера—Желание— Намерение). Он включает среду выполнения, которая парсит код AgentSpeak(L), поддерживает базы убеждений агентов, инициирует события и выбирает и выполняет планы на основе текущих убеждений и целей. Интерпретатор поддерживает параллельное выполнение агентов, динамическое обновление планов и настраиваемую семантику. Благодаря модульной архитектуре, разработчики могут расширять ключевые компоненты, такие как выбор планов и редактирование убеждений. AgentSpeak позволяет академикам и промышленным компаниям прототипировать, моделировать и развёртывать интеллектуальных агентов в симуляциях, IoT-системах и сценариях мультиагентов.
  • Открытая платформа Python, позволяющая разработчикам создавать настраиваемых ИИ-агентов с интеграцией инструментов и управлением памятью.
    0
    0
    Что такое Real-Agents?
    Real-Agents предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные задачи. Построенный на Python и совместимый с основными моделями больших языковых моделей, фреймворк имеет модульный дизайн, включающий основные компоненты для понимания языка, рассуждения, хранения памяти и выполнения инструментов. Разработчики могут быстро интегрировать внешние сервисы, такие как веб-API, базы данных и пользовательские функции, расширяя возможности агентов. Real-Agents поддерживает механизмы памяти для сохранения контекста между взаимодействиями, что позволяет вести диалоги с несколькими этапами и реализовывать рабочие процессы длительного времени. Платформа также включает инструменты для логгирования, отладки и масштабирования агентов в производственной среде. Благодаря абстрагированию низкоуровневых деталей, Real-Agents ускоряет цикл разработки, позволяя командам сосредоточиться на логике конкретных задач и предлагать мощные автоматизированные решения.
  • AiChat предоставляет настраиваемых AI-чат-агентов с ролевой конфигурацией подсказок, множественными этапами диалога и интеграцией плагинов.
    0
    0
    Что такое AiChat?
    AiChat предлагает универсальный набор инструментов для создания интеллектуальных чат-агентов, предоставляя управление ролями, память и потоковую передачу ответов. Пользователи могут установить несколько ролей диалога, таких как система, помощник и пользователь, для определения контекста и поведения диалога. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для внешних API, получения данных или пользовательской логики, обеспечивая плавное расширение функциональности. Модульный дизайн AiChat позволяет легко менять модели языка и настраивать циклы обратной связи для улучшения ответов. Встроенные функции памяти обеспечивают сохранение контекста между сессиями, а поддержка потокового API позволяет обеспечивать низкую задержку во взаимодействии. Разработчики получают документацию и примерные проекты для ускоренного развертывания чат-ботов в веб, настольных и серверных средах.
  • Платформа без необходимости программирования для проектирования, обучения и развертывания AI-агентов с долгосрочной памятью и многоканальными интеграциями.
    0
    0
    Что такое Strands Agents?
    Strands Agents предоставляет среду полного стека для создания умных помощников. Пользователи могут определять сценарии диалогов, управлять базами знаний, настраивать параметры памяти и интегрировать через вебхуки или внешние API. Платформа предоставляет аналитику для измерения эффективности, инструменты командного сотрудничества для контроля версий и беспроблемное развертывание через веб-чат, мобильные приложения или встроенные виджеты. Требуются лишь визуальные навыки — можно настраивать поведение с помощью редактора и масштабировать агентов для обработки больших объемов запросов.
Рекомендуемые