專業расширяемая архитектура工具

專為高效與穩定性設計的расширяемая архитектура工具,是實現專業成果的不二選擇。

расширяемая архитектура

  • PulpGen 是一個開放原始碼的 AI 框架,用於建立具有向量檢索和產生的模組化高通量 LLM 應用。
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    PulpGen 是什麼?
    PulpGen 提供一個統一且可配置的平台,用於建立先進的基於 LLM 的應用。它提供與流行的向量存儲、嵌入服務及 LLM 供應商的無縫整合。開發者可以定義自訂管道進行檢索增強產生,啟用即時串流輸出,批次處理大量文件集,並監控系統性能。其可擴充架構支持插拔模組,包含快取管理、日誌和自動擴展,非常適合 AI 支援的搜尋、問答、摘要與知識管理解決方案。
  • 一個範例 Salesforce 客戶端,展示如何整合並擴展 AgentForce,以建立客製化的 AI 驅動對話代理。
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    AgentForce Custom Client Sample 是什麼?
    AgentForce Custom Client 範例提供一套基於 JavaScript/TypeScript 和 Salesforce API 的程式碼庫,用於驗證 Salesforce 組織、管理 AgentForce 聊天會話、傳送與接收訊息,以及自訂使用者界面元件,展示事件訂閱、客製化商業邏輯整合與 Lightning Web Components 的樣式設定。開發者可以藉由此範本,快速架構 AI 對話代理、調整訊息流程、整合外部系統,並擴展框架以滿足特定組織工作流程和品牌需求。
  • Saga是一個開源的Python AI代理框架,能夠建立具有自訂工具整合和記憶管理的自主多步任務代理。
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    Saga 是什麼?
    Saga提供一個彈性的架構,用來建立規劃和執行多步工作流程的AI代理。核心組件包括將目標拆解為行動的規劃模組、用於對話及任務語境的記憶存儲,以及用於整合外部服務或腳本的工具登錄機制。代理以非同步方式運行,管理跨會話的狀態,並支持自訂工具的開發。Saga能快速原型化自主助理,自動化資料收集、警示和互動式問答等任務,皆可在您的Python環境中實現。
  • Taiat讓開發者可以在TypeScript中構建自主式人工智慧代理,集成大型語言模型(LLMs)、管理工具並處理記憶體。
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    Taiat 是什麼?
    Taiat(TypeScript AI Agent Toolkit)是一個輕量且可擴充的框架,用於在Node.js和瀏覽器環境中建構自主式人工智慧代理。它允許開發者定義代理行為、整合OpenAI和Hugging Face等大型語言模型API,並協調多步工具執行流程。該框架支援可自定義狀態對話記憶體後端、網路搜尋工具註冊、檔案操作和外部API呼叫,以及可插拔的決策策略。透過Taiat,你可以快速原型設計具備自主規劃、推理與任務執行能力的代理,涵蓋資料擷取、摘要、自動產生程式碼及對話助理等應用。
  • 一個基於OpenAI的極簡代理,能協調具有記憶、規劃和動態工具整合的多認知流程。
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    Tiny-OAI-MCP-Agent 是什麼?
    Tiny-OAI-MCP-Agent提供一個基於OpenAI API的小型可擴展代理架構。它實現了一個多認知流程(MCP)循環,用於推理、記憶和工具使用。用戶定義工具(API、文件操作、代碼執行),代理會計劃任務、回顧上下文、調用工具,並對結果進行迭代。這個最小化的代碼庫讓開發者可以快速實驗自主流程、定制啟發式和高級提示模式,並自動處理API調用、狀態管理和錯誤恢復。
  • 一個開源的多智能體框架,協調大型語言模型(LLMs)進行動態工具整合、記憶管理和自動推理。
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    Avalon-LLM 是什麼?
    Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架,用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具,包括網路搜索、文件操作和自定義API,以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理,以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統,方便開發者輕鬆添加或替換組件,例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面,用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。
  • 一個AI代理平台,通過生成代碼、查詢數據庫和無縫可視化數據來自動化數據科學工作流程。
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    Cognify 是什麼?
    Cognify允許用戶定義數據科學目標,並讓AI代理處理繁重的任務。代理可以寫作和除錯代碼,連接到數據庫以獲取洞察,產生交互式可視化,甚至導出報告。通過插件架構,用戶可以擴展功能到自定義API、排程系統和雲服務。Cognify提供可重現性、協作功能和日誌追踪代理的決策與輸出,非常適合快速原型設計和生產流程。
  • LinkAgent協調多個語言模型、檢索系統與外部工具,實現複雜的AI驅動工作流程自動化。
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    LinkAgent 是什麼?
    LinkAgent提供一個輕量級的微核心,用於構建具插拔元件的AI代理。用戶可以註冊語言模型後端、檢索模組與外部API作為工具,並運用內建的規劃器與路由器,組合成工作流程。LinkAgent支援記憶體處理器以保持上下文持續,動態調用工具,並設有可配置的決策邏輯進行複雜的多步推理。只需少量程式碼,團隊即可自動化問答系統、資料抽取、流程協調與報告產生等任務。
  • Memary 提供一個可擴展的 Python 記憶體框架,支援 AI 代理進行結構化的短期與長期記憶儲存、檢索與擴充。
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    Memary 是什麼?
    本質上,Memary 提供一個模組化的記憶管理系統,專為大型語言模型代理而設。通過統一 API 抽象記憶體交互,支援多種儲存後端,包括內存字典、Redis 進行分散快取以及 Pinecone 或 FAISS 等向量存儲進行語義搜尋。用戶可以定義基於結構的記憶(情節、語義或長期)並利用嵌入模型自動填充向量儲存。檢索功能允許在對話中召回相關記憶,提升代理的回應質量與過往交互或專用領域資料相關性。設計上具擴展性,Memary 支援定制後端與嵌入函數,適合打造穩健且有狀態的 AI 應用,如虛擬助手、客戶服務機器人及需持久知識的研究工具。
  • Minerva 是一個基於 Python 的 AI 代理框架,支持自主多步工作流程,具有規劃、工具整合和記憶支持。
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    Minerva 是什麼?
    Minerva 是一個可擴展的 AI 代理框架,設計用來利用大型語言模型自動化複雜工作流程。開發者可以整合外部工具,例如網絡搜尋、API 呼叫或檔案處理器,定義自訂的規劃策略,並管理對話或持久存儲的記憶。Minerva 支援同步與非同步的任務執行,可配置的日誌記錄與插件架構,使原型設計、測試和部署智能代理變得容易,這些代理能在現實場景中進行推理、規劃和工具使用。
  • 模擬具有可定制買家和賣家AI代理的動態電子商務談判,配備談判協議和可視化功能。
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    Multi-Agent-Seller 是什麼?
    Multi-Agent-Seller 提供了一個模組化的環境,用於使用AI代理模擬電子商務談判。它包括預設的買家和賣家代理,具有可自定義的談判策略,例如動態定價、基於時間的讓步和效用為基礎的決策。用戶可以定義自定義協議、訊息格式和市場條件。該框架負責會話管理、報價追蹤和結果日誌,並配備內建的可視化工具以分析代理互動。它可以輕鬆與機器學習庫整合,用於策略開發,支持使用強化學習或規則的代理進行實驗。其擴展性架構允許添加新代理類型、談判規則和可視化插件。Multi-Agent-Seller 非常適合測試多代理算法、研究談判行為,以及在AI與電子商務領域進行概念教學。
  • 貓頭鷹是一個以TypeScript為優先的SDK,使開發者能夠建立並運行具有工具輔助推理循環的AI代理。
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    Owl 是什麼?
    貓頭鷹提供一個以開發者為中心的工具包,使創建能獨立執行複雜、多步任務的AI代理成為可能。核心上,貓頭鷹利用大型語言模型(LLM)進行推理,並通過插件系統調用外部API、執行程式碼和查詢資料庫。開發者使用簡單的TypeScript API定義代理,指定工具集並配置記憶模組以維持狀態。貓頭鷹的運行時會編排推理循環,處理工具調用與併發。它支持Node.js和Deno環境,確保平台廣泛兼容。有內建的日誌記錄、錯誤處理與可擴展性鉤子,簡化AI驅動工作流程、聊天機器人及自動化助手的原型設計與正式部署。
  • Rawr Agent 是一個基於 Python 的框架,能夠創建具有可定制任務流程、記憶體和工具整合的自主式人工智慧代理。
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    Rawr Agent 是什麼?
    Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架,讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援,Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列,並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制,以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面,適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API,團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。
  • SimplerLLM是一個輕量級的Python框架,用於建立和部署具有模組化LLM鏈的可定制AI代理。
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    SimplerLLM 是什麼?
    SimplerLLM為開發者提供最簡化的API,用於組合LLM鏈、定義代理操作以及編排工具調用。內建存儲記憶、提示模板和輸出解析的抽象層,使用戶能快速建立可保持上下文的對話代理。該框架可無縫整合OpenAI、Azure和HuggingFace模型,並支持可插拔的搜尋、計算器與自定義API工具包。其輕量核心減少依賴,促進敏捷開發,並輕鬆在雲端或邊緣部署。不論是建立聊天機器人、QA助手或任務自動化器,SimplerLLM都能簡化端到端的LLM代理流程。
  • SuperBot是一個基於Python的AI代理框架,提供命令列界面、插件支援、函數調用和記憶體管理。
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    SuperBot 是什麼?
    SuperBot是一個全面的AI代理框架,使開發者能透過Python和命令列部署自主且具上下文感知的助手。它整合了OpenAI的聊天模型與記憶體系統、函數調用功能及插件架構。代理可以執行Shell命令、運行程式碼、與檔案互動、進行網路搜尋以及維持對話狀態。SuperBot支援多代理協調,以應付複雜的工作流程,全部可透過簡單的Python腳本和CLI指令設定。其擴充設計允許加入自訂工具、自動化任務,以及整合外部API,打造健壯的AI驅動應用。
  • 一個開源的Python框架,促進多個AI代理之間的動態協調和通信,協作解決任務。
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    Team of AI Agents 是什麼?
    Team of AI Agents提供模塊化架構,用於建立和部署多代理系統。每個代理具有不同角色,利用全域記憶庫和本地上下文來保存知識。該框架支援非同步消息傳遞、通過適配器使用工具,以及根據代理結果動態重新分配任務。開發者可用YAML或Python腳本配置代理,實現專題化、目標層次和優先級管理。內建性能評估與除錯指標,促進快速迭代。通過可擴展插件架構,用戶可以整合自定義NLP模型、資料庫或外部API。Team of AI Agents利用專門化代理的集體智慧,加速複雜工作流程,非常適合研究、自動化和模擬環境。
  • 一款 macOS 菜單列應用,提供由 AI 驅動的文字摘要、翻譯、程式碼產生、圖像創建和自訂自動化功能。
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    Toolbox-macos 是什麼?
    Toolbox-macos 將您的 Mac 轉變為 AI 代理中心,內建多元的 AI 工具集於原生菜單列應用。它利用 OpenAI 的 GPT 模型及其他 API,讓您可以選取文字、摘要內容、翻譯語言、產生代碼、創建自訂圖像、網路搜尋或透過自訂腳本與插件自動化工作流程。您可以設定全域熱鍵、定義宏,以及整合第三方 AI 服務來客製化回應。它能在所有應用程式中即時提供 AI 功能,不需切換上下文,提升生產力、加快創作流程,並集中管理喜愛的 AI 工具。用戶可透過 macOS 的指令面板或可自定義的鍵盤快捷鍵呼叫指令,確保與編輯、瀏覽或程式碼開發流程無縫整合。其開放架構支援社群延伸與本地端 AI 模型執行,保護敏感資料。
  • FastAPI Agents是一個開源框架,使用FastAPI和LangChain將基於LLM的代理部署為RESTful API。
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    FastAPI Agents 是什麼?
    FastAPI Agents為基於LLM的代理開發提供了一個強大的服務層,利用FastAPI網絡框架。它允許您使用LangChain鏈、工具和記憶系統定義代理行為。每個代理都可作為標準的REST端點暴露,支持非同步請求、流媒體回應和可自定義的載荷。與向量存儲的整合實現了基於檢索的擴增生成,適用於知識驅動的應用。框架內置日誌記錄、監控鉤子和Docker支援,方便容器化部署。您可以輕鬆擴展代理,加入新工具、中間件和身份驗證。FastAPI Agents提升AI解決方案的生產就緒,加強安全性、擴展性和維護性,適用於企業和研究環境。
  • A2A SDK使開發人員能夠在Python應用中無縫定義、調度和整合多個AI代理。
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    A2A SDK 是什麼?
    A2A SDK是用於構建、串接和管理Python中AI代理的開發者工具包。它提供API,用於通過提示或代碼定義代理行為,將代理連接到流程或工作流,並實現異步訊息傳遞。支援OpenAI、Llama、Redis和REST服務的整合,讓代理可以獲取資料、調用函數和儲存狀態。內建UI監控代理活動,模組化設計確保可擴展或替換元件以符合自訂應用場景。
  • 模塊化AI代理框架,支持記憶、工具集成和多步推理,實現複雜開發者工作流程的自動化。
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    Aegix 是什麼?
    Aegix提供一個強大的SDK,用於協調能處理複雜工作流程的多步推理AI代理。它支持多種LLM提供者,允許開發者整合自定義工具——從數據庫連接器到網頁爬蟲——並使用向量存儲等記憶模塊來保持對話狀態。Aegix的靈活代理循環架構允許制定規劃、執行和審查階段,使代理能迭代優化輸出。無論是構建文件問答機器人、代碼助手還是自動支持代理,Aegix都通過清晰的抽象、配置驅動的管道和便捷擴展點簡化開發。其設計可從原型擴展到生產,確保在AI應用中提供可靠性能和可維護的代碼庫。
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