Гибкие 開發團隊協作 решения

Используйте многофункциональные 開發團隊協作 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

開發團隊協作

  • Makelog помогает командам с быстрой доставкой эффективно делиться обновлениями продуктов.
    0
    0
    Что такое Makelog?
    Makelog - это платформа коммуникации по релизам, предназначенная для команд по быстрой доставке программного обеспечения. Она позволяет эффективно делиться обновлениями продуктов через автоматические потоки и интеграцию с существующими инструментами. Обеспечивая видимость изменений в продукте в реальном времени, Makelog гарантирует, что все заинтересованные стороны согласованы и проинформированы. Платформа улучшает коммуникацию в командах разработки, упрощает процесс обновления заинтересованных сторон и в конечном итоге способствует более совместной среде. Пользователи могут преобразовывать обновления в мощные коммуникационные активы, которые способствуют вовлеченности и прозрачности.
    Основные функции Makelog
    • Автоматические потоки обновлений продуктов
    • Отслеживание изменений в реальном времени
    • Бесшовные интеграции
    • Настраиваемые категории обновлений
  • Agent Visualiser — это интерактивный веб-инструмент визуализации потоков решения ИИ-агентов, цепочек выполнения, действий и памяти для отладки.
    0
    0
    Что такое Agent Visualiser?
    Agent Visualiser — это инструмент визуализации, ориентированный на разработчиков, который отображает внутренние операции ИИ-агентов в понятных графических потоках. Он подключается к времени выполнения агента, захватывая каждую подсказку, вызов LLM, узел решения, выполнение действия и поиск по памяти. Пользователи могут просматривать эти шаги в интерактивной диаграмме, расширять узлы для проверки параметров и ответов, а также отслеживать логику, приведшую к каждому результату. Инструмент поддерживает LangChain-агенты из коробки, но может быть адаптирован для других фреймворков с помощью простых адаптеров. Предоставляя информацию в реальном времени и подробную разбивку шагов, Agent Visualiser ускоряет отладку, настройку производительности и обмен знаниями внутри команд разработки.
Рекомендуемые