專業代理協調工具

專為高效與穩定性設計的代理協調工具,是實現專業成果的不二選擇。

代理協調

  • 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。
  • OperAgents是一個開源的Python框架,用於協調自主的基於大型語言模型(LLM)的代理來執行任務、管理記憶體以及整合工具。
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    OperAgents 是什麼?
    OperAgents是一個面向開發者的工具包,用於建立和協調使用GPT等大型語言模型的自主代理。它支持定義自訂的代理類別、整合外部工具(API、資料庫、程式碼執行),並管理代理記憶以保持上下文。通過可配置的管道,代理能執行如研究、摘要和決策支援等多步任務,同時動態調用工具並維持狀態。該框架包括監控代理性能、自動錯誤處理和擴展代理執行的模組。藉由抽象化LLM交互與工具管理,OperAgents加速在自動化客戶支援、資料分析和內容生成等領域的AI驅動工作流程開發。
  • Proactive AI Agents是一個開源框架,讓開發者能建立具有自主任務規劃的多代理系統。
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    Proactive AI Agents 是什麼?
    Proactive AI Agents是一個以開發者為中心的框架,旨在架構由大型語言模型推動的高級自主代理生態系統。它提供現成的功能用於代理創建、任務拆解和代理間通信,實現多步驟目標的無縫協作。每個代理可配備自定義工具、記憶存儲和規劃演算法,使其能積極預測用戶需求、排定任務並動態調整策略。該框架支持模組化整合新的語言模型、工具包和知識庫,同時提供內建的日誌記錄與監控功能。透過抽象化代理協調的複雜性,Proactive AI Agents加快AI驅動的工作流程開發,適用於研究、自動化和企業應用。
  • Steel 是一個適用於 LLM 代理的生产就绪框架,提供記憶體、工具整合、快取和應用程式的可觀察性。
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    Steel 是什麼?
    Steel 是一款以開發者為中心的框架,旨在加快在生產環境中建立和運作Llm 驅動代理的速度。它提供供主要模型 API 使用的供應商中立連接器、記憶體存儲(快取與持久)、內建工具調用範本、自動快取回應,以及詳細的追蹤功能,用於提升可觀察性。開發者可以定義複雜的代理流程,整合自訂工具(如搜尋、資料庫查詢和外部 API),並處理串流輸出。Steel 簡化了協調的複雜性,使團隊能專注於商業邏輯,快速迭代 AI 驅動的應用。
  • 一個開源的Python框架,用於協調多個AI代理進行任務分解、角色分配和協作解決問題。
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    Team Coordination 是什麼?
    Team Coordination是一個輕量級Python庫,旨在簡化多個AI代理共同完成複雜任務的協調工作。通過定義專門的代理角色—如規劃者、執行者、評估者或通信者—用戶可以將高層目標分解為可管理的子任務,委派給各個代理,並促進它們之間的有序通信。該框架處理異步執行、協議路由以及結果聚合,使得AI代理團隊能有效協作。其插件系統支持與熱門的大型語言模型(LLMs)、API和自定義邏輯整合,非常適用於自動客戶服務、研究、遊戲AI和資料處理流程等應用。透過清晰的抽象與擴展組件,Team Coordination加快了可擴展多代理工作流程的開發速度。
  • 提供可自訂的多智慧體巡邏環境,支援多種地圖、智慧體配置和強化學習介面,使用Python實現。
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    Patrolling-Zoo 是什麼?
    Patrolling-Zoo提供一個彈性的框架,讓用戶能在Python中建立與實驗多智慧體巡邏任務。庫內包含多種基於格子與圖形的模擬環境,模擬監控、巡查與覆蓋場景。用戶可自行設定智慧體數量、地圖大小、拓撲結構、獎勵和觀測空間。藉由與PettingZoo與Gym API的相容性,支援與流行強化學習演算法的順暢整合。此環境便於在一致設定下進行基準測試與技術比較。通過提供標準場景與自訂工具,促進自主機器人、安保監控、搜尋救援及多智慧體協調策略的研究與應用。
  • AgentServe 是一個開源框架,能夠透過 RESTful API 輕鬆部署與管理可客製化的 AI 代理。
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    AgentServe 是什麼?
    AgentServe 提供一個統一界面,用於建立和部署 AI 代理。用戶在配置檔或程式碼中定義代理行為,整合外部工具或知識來源,並在 REST 終點暴露代理。框架內建模型路由、並行請求、健康檢查、日誌記錄和量測。模組化設計允許插拔新模型、定制工具或排程策略,非常適合構建聊天機器人、自動化工作流程及多代理系統,且具備可擴展性與可維護性。
  • A2A 是一個開源框架,用於協調和管理多智能體人工智慧系統,以實現可擴展的自主工作流程。
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    A2A 是什麼?
    A2A(Agent-to-Agent Architecture)是由谷歌開源的框架,可開發和操作協同工作的分散式 AI 智能體。它提供模組化元件,以定義智能體角色、通訊通道和共用記憶體。開發者可以整合多種 LLM 提供者,客製化智能體行為,並編排多步驟的工作流程。A2A 包含內建的監控、錯誤管理和回放功能,以追蹤智能體互動。透過標準化的協定進行智能體發現、訊息傳遞和任務分配,A2A 簡化複雜的協調模式,在不同環境中擴展智能體應用時提升可靠性。
  • AI-Agents 讓開發者能夠建立與運行具有記憶、工具整合與對話能力的可自訂Python AI代理。
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    AI-Agents 是什麼?
    AI-Agents 提供模組化架構,用於定義與運行基於Python的AI代理。開發者可以配置代理行為、整合外部API或工具,以及管理跨會話的代理記憶。它利用流行的大型語言模型(LLMs)、支援多代理合作,並允許透過插件擴展複雜工作流程,如資料分析、自動化支援與個人助理。
  • AI Agents是用於建立模組化AI代理的Python框架,具有可定制的工具、記憶體和LLM整合功能。
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    AI Agents 是什麼?
    AI Agents是一個全面的Python框架,旨在簡化智能軟件代理的開發。它提供即插即用的工具包,用於整合外部服務,如網絡搜索、文件讀寫和定製API。內建的記憶體模組使得代理能在多次交互中維持上下文,支持進階的多步推理和持久對話。該框架支持多個LLM提供商,包括OpenAI和開源模型,讓開發者能輕鬆切換或組合模型。用戶可以定義任務,分配工具與記憶策略,核心引擎負責提示構建、工具調用與回應解析,實現無縫運作。
  • Agent Nexus是一個開源框架,用於透過可定制的流程構建、編排和測試AI代理人。
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    Agent Nexus 是什麼?
    Agent Nexus提供一個模組化架構,用於設計、設定和運行互聯的AI代理人,這些代理人合作完成複雜任務。開發者可以動態註冊代理人,透過Python模組自訂行為,並利用簡單的YAML配置定義通信流程。內建訊息路由器確保代理人間資料的可靠傳遞,整合的日誌記錄和監控工具幫助追蹤績效和偵錯工作流程。支援OpenAI和Hugging Face等熱門AI庫,使Agent Nexus能輕鬆整合多種模型。無論是原型研發、建立自動化客服助手,或是模擬多代理環境,Agent Nexus都能協助簡化合作型AI系統的發展與測試,涵蓋學術研究到商業部署。
  • 一個開源框架,能夠啟用具備模組化工具包和多代理協調的LLM驅動代理。
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    Agents with ADK 是什麼?
    Agents with ADK是一個開源的Python框架,旨在簡化由大型語言模型驅動的智能代理建立。它包含模組化的代理範本、內建記憶管理、工具執行介面,以及多代理協調功能。開發者能快速插入自定義功能或外部API,配置規劃與推理流程,並監控代理互動。該框架支援與流行的LLM供應商整合,並提供日誌、重試邏輯,以及用於生產部署的擴展性。
  • 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。
  • Agenite 是一個基於 Python 的模組化框架,用於建立和協調具有記憶、排程和 API 整合的自治 AI 代理。
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    Agenite 是什麼?
    Agenite 是一個以 Python 為中心的 AI 代理框架,旨在簡化自主代理的建立、協調與管理。它提供模組化的元件,如記憶儲存、任務排程和事件驅動通信通道,使開發者能建立能進行有狀態互動、多步推理和非同步流程的代理。平台還提供用於連接外部 API、資料庫和訊息佇列的適配器,其插拔式架構支持自訂模組,以進行自然語言處理、資料檢索與決策。內建支持 Redis、SQL 和記憶體快取的存儲後端,確保代理狀態持久化並支援可擴展部署。亦包括命令列界面和 JSON-RPC 伺服器,用於遠端控制,方便整合到 CI/CD 流程及即時監控儀表板。
  • Agent-Squad協調多個專門的AI代理,分解任務、協調工作流程,並整合工具以解決複雜問題。
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    Agent-Squad 是什麼?
    Agent-Squad是一個模組化的Python框架,能讓團隊設計、部署與運行多代理系統來執行複雜任務。其核心允許配置多樣的代理設定,如數據擷取器、摘要器、程式碼撰寫器與驗證器,這些代理透過定義的頻道溝通,共享記憶體語境。藉由將高層目標分解為子任務,框架協調平行處理,並利用LLM與外部API、資料庫或自訂工具連結。開發者可用JSON或程式碼定義工作流程,監控代理互動,並用內建日誌與評估工具動態調整策略。
  • 開源框架,用於協調多個AI代理,推動自動化工作流程、任務委派和協作式LLM整合。
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    AgentFarm 是什麼?
    AgentFarm提供一個全面的框架,用於在統一系統中協調不同的AI代理。用戶可以用Python腳本化專業的代理行為,分配角色(管理員、工作人員、分析員)並建立任務佇列進行並行處理。它與主要的LLM服務(OpenAI、Azure OpenAI)無縫集成,支持動態提示路由和模型選擇。內置儀表板追蹤代理狀態、記錄互動並可視化工作流程性能。通過模組化插件擴展API功能,開發者可以擴充功能、自動化錯誤處理及監控資源利用。適合部署多階段流程,AgentFarm提升了AI驅動自動化的可靠性、擴展性和維護性。
  • 一個Python框架,協調規劃、執行和反思AI代理,用於自主多步任務自動化。
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    Agentic AI Workflow 是什麼?
    Agentic AI Workflow是一個可擴展的Python函式庫,設計用來協調多個AI代理以進行複雜的任務自動化。它包括一個規劃代理,用來將目標拆解為可行的步驟;執行代理,用來透過連接的LLMs執行這些步驟;以及一個反思代理,用來檢視結果並完善策略。開發者可以自訂提示模板、記憶模組和連接器整合,以支援任何主流語言模型。該框架提供可重用的組件、記錄功能及性能指標,方便建立自主研究助理、內容管線與資料處理流程。
  • Agentic Workflow是一個用於設計、協調和管理多代理人AI工作流程的Python框架,用於複雜的自動化任務。
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    Agentic Workflow 是什麼?
    Agentic Workflow是一個聲明式框架,使開發者能夠通過鏈接多個具有可定制角色、提示和執行邏輯的LLM代理人來定義複雜的AI工作流程。它支持任務調度、狀態管理、錯誤處理和插件集成,實現代理人與外部工具之間的無縫交互。該庫使用Python和YAML配置來抽象代理人定義,支持異步執行流程,並通過自定義連接器和插件擴展功能。作為開源項目,它包括詳細的範例、模板和文檔,幫助團隊加速開發與維護複雜的AI代理生態系統。
  • 開放原始碼 AgentPilot 協調自動化 AI 代理,用於任務自動化、記憶管理、工具整合與工作流程控制。
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    AgentPilot 是什麼?
    AgentPilot 提供一個完整的 monorepo 解決方案,用於建立、管理與部署自主 AI 代理。核心特色包括擴展性插件系統,整合自訂工具及 LLMs、跨對話的記憶管理層,以及排程模組來串接代理任務。用戶可以透過命令列介面或網頁儀表板操作,配置代理、監控執行狀況、檢閱日誌。透過抽象化代理協調、記憶管理與 API 整合的複雜性,AgentPilot 支援快速原型設計與產線部署,用於客戶支援自動化、內容生成、資料處理等多領域應用。
  • 一個輕量級的Python框架,支持模組化、多代理協調,具有工具整合、記憶功能及可定制的工作流程。
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    AI Agent 是什麼?
    AI Agent是一個開源的Python框架,旨在簡化智能代理的開發。它支持多代理協調、與外部工具和API的無縫集成,以及內建的記憶管理,用於持久化的對話。開發者可以定義自定義提示、動作和工作流程,並通過插件系統擴展功能。AI Agent通過提供可重用的組件和標準化接口,加快聊天機器人、虛擬助手及自動化工作流程的創建。
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