Agents from Scratch TS 是一個全面的 TypeScript 代碼庫，可幫助開發者建立、配置和擴展基於 LangChain 的 AI 代理。它提供工具整合、記憶處理、路由和 LLM 链接範例，以快速原型化智能助手和自動化工作流程。
推廣此工具
更新此工具
Agents from Scratch TS
Agents from Scratch TS 是一個全面的 TypeScript 代碼庫，可幫助開發者建立、配置和擴展基於 LangChain 的 AI 代理。它提供工具整合、記憶處理、路由和 LLM 链接範例，以快速原型化智能助手和自動化工作流程。
精選
Agents from Scratch TS 是什麼？
Agents from Scratch TS 是一個開源的 TypeScript 框架，示範如何使用 LangChain 從底層建立 AI 代理。它包括用於定義和註冊外部工具、管理對話記憶、將用戶輸入路由到正確的代理，以及鏈接多個 LLM 呼叫的範例程式碼。開發者可以用它來了解最佳實踐、客製化代理行為，以及整合新功能，如網路搜尋、數據檢索或自訂插件，以自動化任務或建立互動式助手。
誰會使用 Agents from Scratch TS？
- TypeScript 開發者
- AI/ML 工程師
- LangChain 使用者
- 資料科學家
- 自動化架構師
如何使用 Agents from Scratch TS？
- 步驟一：從 GitHub 克隆儲存庫。
- 步驟二：使用 npm 或 yarn 安裝相依套件。
- 步驟三：在 .env 檔案中設置你的 OpenAI（或其他 LLM）API 金鑰。
- 步驟四：探索 src/agents 中的範例代理實現。
- 步驟五：通過擴展 Tool 介面定義新工具。
- 步驟六：配置記憶模組和路由邏輯。
- 步驟七：使用 npm run start 運行範例並測試代理流程。
- 步驟八：根據你的用例客製化提示、工具和記憶。
- 步驟九：在 Node.js 環境中部署你的代理。
平台
- mac
- windows
- linux
Agents from Scratch TS 的核心特徵與益處
主要功能
- 工具整合範例（網路搜尋、計算器等）
- 對話記憶管理
- 代理路由和協調
- LLM 呼叫鏈接模式
- TypeScript 類型定義與介面
優點
- 快速建立 AI 代理的原型
- 清晰、完備的範例碼
- 擴展性強的架構以支持客製工具
- 強大的 TypeScript 類型安全
- 可重用的模式，加速開發
Agents from Scratch TS 的主要使用案例與應用
- 建立具動態工具呼叫的客戶支持聊天機器人
- 自動化數據檢索與報告生成
- 建立結合網路搜尋與摘要的研究助理
- 開發排程與提醒的任務自動化代理
Agents from Scratch TS 的常見問答
Agents from Scratch TS 公司信息
Agents from Scratch TS 評論
5/5
Agents from Scratch TS 的主要競爭對手和替代方案？
- Agents from Scratch (Python)
- AutoGPT
- LangSmith Agent Toolkit
- Microsoft Bot Framework
- ReAct-style agent implementations