Эффективные 可観測性 решения

Используйте 可観測性 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

可観測性

  • Playbooks AI — это открытая платформа с низким кодом для проектирования, развертывания и управления пользовательскими AI-агентами с модульными рабочими процессами.
    0
    0
    Что такое Playbooks AI?
    Playbooks AI — это фреймворк для разработчиков для построения AI-агентов с помощью декларативного DSL плейбуков. Он поддерживает интеграцию с различными LLM, пользовательскими инструментами и хранилищами памяти. С помощью CLI и веб-интерфейса пользователи могут определять поведение агента, оркестровать многоэтапные рабочие процессы и отслеживать выполнение. Особенности включают маршрутизацию инструментов, состояние памяти, контроль версий, аналитики и коллаборацию нескольких агентов, что облегчает создание прототипов и развертывание готовых к производству AI-ассистентов.
    Основные функции Playbooks AI
    • Декларативный DSL плейбуков для рабочих процессов агента
    • Модульные хранилища памяти для взаимодействий с состоянием
    • Интеграция пользовательских инструментов и API
    • Оркестрация и маршрутизация нескольких агентов
    • Интерфейсы CLI и веб-интерфейса
    • Встроенная наблюдаемость и аналитика
    • Поддержка контроля версий и реестров
    • Магазин плагинов для расширений
    Плюсы и минусы Playbooks AI

    Минусы

    Плюсы

    Поддержка программирования на естественном языке с использованием языка, похожего на английский
    Бесшовная интеграция рабочих процессов на естественном языке с Python
    Нативная архитектура мног_AGENTской системы для коммуникации агентов
    Событийное программирование с динамическими триггерами
    Сильная наблюдаемость исполнения с проверяемым и аудируемым исполнением
    Управление состоянием и артефактами для постоянной обработки данных
  • Легкий каркас JavaScript для создания АИ-агентов с управлением памятью и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое Tongui Agent?
    Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.
Рекомендуемые