Гибкие 模組化編程 решения

Используйте многофункциональные 模組化編程 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

模組化編程

  • Фреймворк оркестрации мультиагентов на базе Python с открытым исходным кодом, позволяющий индивидуальным ИИ-агентам сотрудничать в выполнении сложных задач.
    0
    0
    Что такое CodeFuse-muAgent?
    CodeFuse-muAgent — это рамочная платформа с открытым исходным кодом на Python, которая оркеструет нескольких автономных ИИ-агентов для совместного решения сложных задач. Разработчики определяют отдельные агенты со специализированными навыками - такими как обработка данных, понимание естественного языка или взаимодействие с внешними API - и настраивают протоколы связи для динамической делегации задач. Фреймворк обеспечивает централизованное управление памятью, логирование и мониторинг, оставаясь модель-агностичным и поддерживая интеграцию с популярными LLM и пользовательскими моделями ИИ. Используя CodeFuse-muAgent, команды могут создавать модульные рабочие процессы ИИ, автоматизировать многоступенчатые процессы и масштабировать развертывания в различных средах. Гибкие файлы конфигурации и расширяемые API позволяют быстро создавать прототипы, тестировать и дорабатывать системы, что делает его подходящим для использования в службах поддержки клиентов, цепочках генерации контента, исследовательских помощниках и других случаях.
  • PyBrain: Модульная библиотека на Python для машинного обучения и нейронных сетей.
    0
    0
    Что такое pybrain.org?
    PyBrain, сокращенное от Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, является модульной и открытой библиотекой, предназначенной для задач машинного обучения. Она поддерживает создание нейронных сетей, обучение с подкреплением и другие AI-алгоритмы. С мощными и простыми в использовании алгоритмами PyBrain предоставляет ценный инструмент как для разработчиков, так и для исследователей, стремящихся решить различные проблемы машинного обучения. Библиотека плавно интегрируется с другими библиотеками Python и подходит для задач, начиная от простого контролируемого обучения до сложных сценариев обучения с подкреплением.
Рекомендуемые