Гибкие 연구 응용 프로그램 решения

Используйте многофункциональные 연구 응용 프로그램 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

연구 응용 프로그램

  • Легкий каркас Python, позволяющий разработчикам создавать автономных ИИ-агентов с модульными пайплайнами и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое CUPCAKE AGI?
    CUPCAKE AGI (Композиционный утилитарный пайплайн для креативного, знающего и эволюционирующего автономного общего интеллекта) — это гибкий каркас Python, который упрощает создание автономных агентов путём объединения языковых моделей, памяти и внешних инструментов. Он включает основные модули, такие как планировщик целей, исполнитель моделей и менеджер памяти для сохранения контекста при взаимодействиях. Разработчики могут расширять функциональность через плагины для интеграции API, баз данных или пользовательских комплектов инструментов. CUPCAKE AGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и развертывания агентов уровня промышленного использования в различных сферах.
  • Рамочная система, интегрирующая диалог на базе LLM в многосистемных агентах JaCaMo для поддержки целей диалоговых агентов.
    0
    0
    Что такое Dial4JaCa?
    Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.
  • FreeAct — это открытая платформа, позволяющая автономным ИИ-агентам планировать, рассуждать и выполнять действия с помощью модулей, управляемых LLM.
    0
    0
    Что такое FreeAct?
    FreeAct использует модульную архитектуру для упрощения создания ИИ-агентов. Разработчики задают общие цели и настраивают модуль планирования для генерации пошаговых планов. Компонент рассуждения оценивает реализуемость плана, а движок выполнения организует вызовы API, запросы к базам данных и взаимодействия с внешними инструментами. Управление памятью отслеживает контекст разговора и исторические данные, позволяя агентам принимать обоснованные решения. Регистрация среды упрощает интеграцию пользовательских инструментов и сервисов, обеспечивая динамическую адаптацию. FreeAct поддерживает несколько бэкендов LLM и может развертываться на локальных серверах или облачных средах. Благодаря открытой архитектуре и расширяемому дизайну, он способствует быстрому прототипированию интеллектуальных агентов для исследований и промышленного использования.
  • Genai предлагает мощные решения для чат-ботов для различных приложений.
    0
    0
    Что такое Genai?
    Genai — это универсальная платформа, созданная для изменения того, как пользователи взаимодействуют через чат-ботов. С помощью сбора и смешивания данных из различных источников Genai облегчает создание и развертывание кастомизированных чат-ботов за считанные минуты, упрощая рабочие процессы в образовании, исследованиях и многом другом. Она предлагает превосходный пользовательский опыт и оптимизирует процессы, используя современные технологии искусственного интеллекта.
  • Открытая платформа на JavaScript, позволяющая создавать интерактивные многопользовательские системы с 3D-визуализацией с помощью AgentSimJs и Three.js.
    0
    0
    Что такое AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.
  • Расширяемая Python-рамочная среда для создания ИИ-агентов на основе LLM с символьной памятью, планированием и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое Symbol-LLM?
    Symbol-LLM предлагает модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, основанных на больших языковых моделях с добавленной символьной памятью. В ней есть модуль планировщика для разбиения сложных задач, исполнитель для вызова инструментов и система памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Встроенные комплекты инструментов, такие как веб-поиск, калькулятор и запуск кода, а также простые API для интеграции пользовательских инструментов, позволяют разработчикам и исследователям быстро создавать и развертывать сложных помощников на базе LLM для различных областей, включая исследования, поддержку клиентов и автоматизацию рабочих процессов.
  • LemLab — это фреймворк на Python, который позволяет создавать настраиваемых AI-агентов с памятью, интеграцией инструментов и конвейерами оценки.
    0
    0
    Что такое LemLab?
    LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.
  • Открытая платформа системы мультиагентов на базе Java, реализующая поведение агентов, коммуникацию и координацию для распределенного решения задач.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Systems?
    Мультияентные системы предназначены для упрощения создания, настройки и запуска распределенных архитектур на основе агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, онтологии коммуникации и описание сервисов через классы Java. Фреймворк управляет настройкой контейнеров, передачей сообщений и жизненным циклом агентов. На основе стандартных протоколов FIPA он поддерживает P2P-переговоры, совместное планирование и модульное расширение. Пользователи могут запускать, отслеживать и отлаживать сценарии с несколькими агентами на одном устройстве или в сети, что делает его идеальным для исследований, обучения и небольших развертываний.
  • BAML Agents — легкий фреймворк для агентов искусственного интеллекта, который позволяет разработчикам создавать автономных генеративных ИИ-агентов с подключением плагинов.
    0
    0
    Что такое BAML Agents?
    BAML Agents предназначен для разработчиков и специалистов по ИИ, ищущих модульную и расширяемую платформу для создания автономных агентов. Он предлагает архитектуру на базе плагинов для бесшовной интеграции пользовательских инструментов, под-систему памяти для поддержания контекста диалога и встроенную поддержку многошаговых сценариев рассуждения. С помощью BAML Agents пользователи могут быстро настраивать поведение агентов, подключаться к внешним API и управлять сложными задачами, не изобретая заново популярные шаблоны агентов. Легкий дизайн и ясные абстракции делают его идеальным для прототипирования, исследований и продуктивных развертываний в различных сценариях автоматизации.
Рекомендуемые