專業上下文記憶工具

專為高效與穩定性設計的上下文記憶工具,是實現專業成果的不二選擇。

上下文記憶

  • LLM-Agent 是一個用於創建基於 LLM 的代理的 Python 函式庫,能整合外部工具、執行動作並管理工作流程。
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    LLM-Agent 是什麼?
    LLM-Agent 提供一個結構化架構,用於建立智慧代理,利用 LLM。它包含定義自訂工具的工具箱、保持語境的記憶模組,以及協調複雜動作連鎖的執行器。代理可以呼叫 API、執行本地流程、查詢資料庫,並管理對話狀態。提示範本與插件鉤子允許微調代理行為。設計高度可擴展,支援新增工具介面、自訂評估器及動態任務路由,實現自動化研究、資料分析、程式碼生成等功能。
  • MCP代理整合AI模型、工具和插件,以自動化任務並在應用程序中實現動態對話工作流程。
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    MCP Agent 是什麼?
    MCP代理提供構建智能AI驅動助手的堅實基礎,通過模組化組件整合語言模型、自定義工具和數據源。其核心功能包括根據用戶意圖動態調用工具、長期對話的上下文感知記憶管理,以及靈活的插件系統,方便擴展能力。開發者可以定義流程來處理輸入、調用外部API並管理異步工作流程,同時保持透明的日誌和指標。支持主流LLM、可配置模板和基於角色的訪問控制,MCP代理簡化了可擴展、易維護的AI代理在生產環境中的部署。無論是客戶支持聊天機器人、機器流程自動化( RPA )還是研究助理,MCP代理都能加快開發週期並確保跨用例的性能穩定。
  • 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。
  • 一個開放原始碼的聊天機器人框架,能協調多個OpenAI代理,具有記憶、工具整合及情境處理功能。
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    OpenAI Agents Chatbot 是什麼?
    OpenAI Agents Chatbot讓開發者能將多個專用AI代理(例如工具、知識檢索、記憶模組)整合並管理於單一對話應用。它具有思考鏈路協調、會話紀錄記憶、可配置的工具端點,並能無縫與OpenAI API互動。使用者可以自訂每個代理的行為,部署於本地或雲端環境,並用額外模組擴充框架。這促進進階聊天機器人、虛擬助理與任務自動化系統的開發。
  • Rusty Agent 是一個基於 Rust 的 AI 代理框架,支持自主任務執行,整合大型語言模型(LLM)、工具協調與記憶管理。
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    Rusty Agent 是什麼?
    Rusty Agent 是一個輕量但強大的 Rust 函式庫,旨在簡化運用大型語言模型的自主 AI 代理的創建。它引入核心抽象如 Agent、Tools 和 Memory,允許開發者定義自訂工具集成(例如 HTTP 客戶端、知識庫、計算器)並以程式化方式協調多步對話。支持動態提示構建、串流回應和會話間的上下文記憶存取。與 OpenAI API(GPT-3.5/4)無縫集成,亦可擴展支持其他 LLM 提供者。Rust 提供的強型別和高效能保障安全且併發執行代理工作流程。應用範例包括自動資料分析、互動式聊天機器人、任務自動化管道等,讓 Rust 開發者能在應用中嵌入智慧型語言驅動的代理。
  • 結合層級規劃與元推理的AI框架,用於協調多階段任務並進行動態子代理委派。
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    Plan Agent with Meta-Agent 是什麼?
    Plan Agent 與 Meta-Agent提供分層AI代理架構:規劃代理產生結構化策略以實現高層次目標,Meta代理監控執行,實時調整計劃,並將子任務委派給專業子代理。具備即插即用工具連接器(如Web API、資料庫)、持久記憶以保留背景資訊,以及可配置的日誌記錄用於性能分析。使用者可擴展框架加入自訂模組以適應多樣化自動化場景,從資料處理到內容生成及決策支援。
  • 開源Python框架,讓開發者能構建可定制化的AI代理,支持工具集成與記憶管理。
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    Real-Agents 是什麼?
    Real-Agents旨在簡化創建和協調能獨立完成複雜任務的AI代理。基於Python並兼容主要的大型語言模型,框架具有模組化設計,核心組件包括語言理解、推理、記憶存儲和工具執行。開發者可快速集成Web API、資料庫與自定義函數來擴展代理能力。支持記憶機制以在交互中保持上下文,實現多回合對話與長時間運行的工作流程。平台亦包含日誌記錄、除錯和量產擴展工具。通過抽象低層細節,Real-Agents 精簡開發流程,讓團隊專注於任務邏輯,提供強大的自動化解決方案。
  • SelfYAI 是一個無代碼平台,用於建立客製化的人工智慧代理以自動化工作流程和客戶互動。
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    SelfYAI 是什麼?
    SelfYAI 提供一個完整的無需程式碼介面,用於設計、訓練和部署符合您特殊業務需求的 AI 代理。用戶可以從 CRM 系統、試算表和資料庫中匯入資料,然後使用簡單的拖放工具來設定自訂工作流程和對話流程。代理會使用記憶模組維持上下文,並可在網站、Slack、Teams 和 API 端點中部署。內建分析工具可追蹤互動量、解決率與用戶反饋,支持不斷優化。搭配強大的安全機制與基於角色的存取控制,SelfYAI 確保資料隱私與合規,同時輕鬆擴展 AI 自動化規模。
  • Thufir 是一款基於 Python 的開源框架,用於建構具有規劃、長期記憶和工具整合的自主 AI 代理。
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    Thufir 是什麼?
    Thufir 是一個基於 Python 的開源框架,旨在簡化創建具有複雜任務規劃與執行能力的自主 AI 代理。Thufir 核心提供一個規劃引擎,將高層次目標拆解為可行的步驟,並配備一個用於存儲與檢索會話上下文資訊的記憶模組,以及一個插拔式工具介面,讓代理可以與外部 API、資料庫或程式碼執行環境互動。開發者可利用 Thufir 的模組化組件,客製化代理行為、定義專屬工具、管理代理狀態並協調多代理工作流程。藉由抽象底層基礎設施,Thufir 加速智慧代理的開發與部署,用於虛擬助理、流程自動化、科研和數位工作者等應用。
  • AgentScope是一個開源Python框架,使AI代理具備規劃、記憶管理和工具整合的能力。
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    AgentScope 是什麼?
    AgentScope是一個面向開發者的框架,旨在簡化智能代理的創建,透過模組化組件提供動態規劃、上下文記憶存儲和工具/API整合。它支援多個LLM後端(OpenAI、Anthropic、Hugging Face),並提供可自行定義的任務執行、答案合成和資料檢索管道。其架構支持快速原型化會話機器人、流程自動化代理和研究助理,同時保持擴展性和可擴充性。
  • AgentForge是一個基於Python的框架,能幫助開發者創建具有模組化技能協調的人工智慧自主代理人。
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    AgentForge 是什麼?
    AgentForge提供一個有結構的環境,用於定義、組合與協調個別的AI技能,形成連貫的自主代理人。它支援對話記憶以保持上下文、插件整合以連接外部服務、多代理人通信、任務排程及錯誤處理。開發者可以配置自訂技能處理器、利用內建模組進行自然語言理解,並與如OpenAI的GPT系列等流行的大型語言模型(LLM)整合。模組化設計加速開發週期,促進測試,並簡化聊天機器人、虛擬助理、資料分析代理人與特定領域自動化機器人的部署。
  • Agentic-Systems是一個開源的Python框架,用於建構具有工具、記憶體和協調功能的模組化AI代理。
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    Agentic-Systems 是什麼?
    Agentic-Systems旨在簡化複雜自主式AI應用的開發,提供由代理、工具及記憶體元件組成的模組化架構。開發者可以定義自訂工具,封裝外部API或內部函數,同時記憶模組則在代理迭代中保存上下文資訊。內建的協調引擎排程任務、解決依賴並管理多代理互動,以支援協作流程。透過將代理邏輯與執行細節解耦,這個框架能快速實驗、輕鬆擴展並細緻控制代理行為。無論是建立研究助理原型、資料流水線自動化,或部署決策支援代理,Agentic-Systems都提供必要的抽象與模板,加速端到端的AI解決方案開發。
  • Agents-Deep-Research是一個用於開發自主AI代理的框架,能使用LLMs進行規劃、行動和學習。
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    Agents-Deep-Research 是什麼?
    Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫,簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組,以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具,用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python,並可適配多種LLM後端,幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構,進行可重複的實驗,並比較不同的規劃策略。
  • 一個由人工智慧驅動的筆記代理,能夠對文本進行總結,提取要點,並生成可行動的任務。
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    RedNote AI Agent 是什麼?
    RedNote 是一個用 Python 和 LangChain 架構的開源 AI 代理,允許用戶輸入原始文本或文件來進行自動處理。它利用大型語言模型生成簡潔的摘要,提取行動項目,辨識關鍵洞見,並分類資訊。此代理使用內建的記憶儲存來跨會話維持上下文,支援累積式的知識建構。用戶可以提出後續問題來微調或擴展摘要,系統亦可將結果匯出為結構化的 markdown 文件。其模組化的架構與插件系統,便於與 Notion 或 Obsidian 等外部服務整合。這個端到端的解決方案,增強個人及團隊的筆記、研究整合與知識管理效率。
  • Automata是一個開源的框架,用於建立自主式AI代理,能夠規劃、執行並與工具和API互動。
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    Automata 是什麼?
    Automata是一個針對開發者的框架,使在JavaScript和TypeScript中創建自主AI代理變得容易。它提供模組化架構,包括用於任務分解的規劃器、用於保持上下文的記憶模塊,以及用於HTTP請求、資料庫查詢和自定義API調用的工具整合。支援異步執行、插件擴展和結構化輸出,有助於開發能進行多步推理、與外部系統互動並動態更新知識庫的代理。
  • 開源Python框架,用於構建模塊化的自主AI代理,進行計劃、整合工具和執行多步任務。
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    Autonomais 是什麼?
    Autonomais是一個模塊化的AI代理框架,設計實現任務規劃和執行的完全自主。它整合大型語言模型來生成計劃,通過可定制的管道協調操作,並將上下文存儲在記憶模塊中,以實現連貫的多步推理。開發者可以插入額外的工具,如網頁爬蟲、數據庫和API,定義自定義動作處理器,並通過可配置的技能微調代理行為。該框架支持日誌記錄、錯誤處理和逐步調試,確保研究任務、數據分析和網頁交互的可靠自動化。其擴展性插件架構使Autonomais能快速開發具有複雜決策和動態工具使用能力的專用代理。
  • Connery SDK 讓開發者能夠建立、測試與部署具有記憶功能的 AI 代理,並整合工具。
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    Connery SDK 是什麼?
    Connery SDK 是一個全面的框架,簡化了 AI 代理的創建。它為 Node.js、Python、Deno 和瀏覽器提供客戶端庫,使開發者能定義代理行為、整合外部工具和資料來源、管理長期記憶,並連接多個 LLM。內建遙測與部署工具,加速從開發到生產的整個代理生命周期。
  • Egg AI 提供無需程式碼的環境,用於建立、整合和部署客製化的 AI 代理人,以自動化複雜的工作流程。
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    Egg AI 是什麼?
    Egg AI 讓組織能建立專屬的 AI 代理,以滿足客戶服務、銷售推廣和內部知識檢索等特定需求。透過拖放介面,使用者可以定義對話邏輯、加入條件式分支,以及整合 RESTful API、資料庫和第三方服務如 Slack 或 Zendesk。平台支援記憶模組,保留使用者狀態,實現個性化且連貫的對話。代理可以部署在網站、訊息平台或嵌入行動端與桌面應用程式中。強大的測試工具和即時監控協助持續優化,而企業級安全和存取控制確保資料隱私與合規性。藉由自動擴展,Egg AI 代理能輕鬆應對不同負載,減少人為干預,加速上市時間。
  • FlyingAgent 是一個 Python 框架,使開發者能夠建立自主AI代理,藉由LLMs進行計劃和執行任務。
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    FlyingAgent 是什麼?
    FlyingAgent 提供一個模組化架構,利用大型語言模型來模擬能進行推理、規劃和執行多領域動作的自主代理。代理擁有內部記憶以保留上下文,並能整合外部工具進行網頁瀏覽、資料分析或第三方API調用。框架支援多代理協調、插件擴展及可定製的決策策略。開放設計讓開發者可自訂記憶後端、工具整合和任務管理器,應用於客戶支援自動化、研究協助、內容生成流程及數位 workforce 協調。
  • 一個輕量級的Python框架,支援內建規劃、記憶體和工具整合的GPT基礎AI代理。
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    ggfai 是什麼?
    ggfai提供統一介面來定義目標、管理多步推理,並利用記憶模組維護對話內容。它支援可自訂的工具集成以呼叫外部服務或API,非同步執行流程,以及OpenAI GPT模型抽象。框架的插件架構讓你能更換記憶後端、知識庫和行動範本,簡化在客戶支援、資料檢索或個人助理等任務中的代理協調。
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