專業自動化框架工具

專為高效與穩定性設計的自動化框架工具,是實現專業成果的不二選擇。

自動化框架

  • 一個基於Python的AI代理人協調器,監督多個自主代理人之間的互動,用於協調任務執行和動態工作流程管理。
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    Agent Supervisor Example 是什麼?
    Agent Supervisor Demonstrates存儲庫展示如何在協調的工作流程中編排多個自主AI代理。用Python編寫,定義一個Supervisor類,用於調度任務、監控代理狀態、處理故障及整合回應。您可以擴展基本代理類,插入不同模型API,並配置排程策略。它記錄活動以作稽核,支援平行執行,並提供模組化設計,方便定制與整合入更大型的AI系統。
  • 一個開源的 SDK,使開發者能夠建構、協調與部署具有自定義工具整合的自主AI代理。
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    AgentUniverse 是什麼?
    AgentUniverse提供一個統一的Python SDK,用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為,整合外部工具或API,維護對話記憶,以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境,加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄,提供即時洞察,其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。
  • AI Orchestra 是一個 Python 框架,支援多個 AI 代理和工具的可組合編排,用於複雜任務的自動化。
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    AI Orchestra 是什麼?
    核心上,AI Orchestra 提供一個模組化的編排引擎,允許開發者定義代表 AI 代理、工具和自定義模組的節點。每個節點都可用特定的 LLM(如 OpenAI、Hugging Face)、參數和輸入/輸出映射來配置,實現動態任務分配。框架支持可組合的管道、併發控制和分支邏輯,允許根據中間結果調整的複雜流程。內建的遠端監控和日誌功能能捕捉執行細節,回調掛鉤用於處理錯誤和重試。AI Orchestra 還包括一個插件系統,用於集成外部 API 或自定義功能。透過 YAML 或 Python 定義的管道,用戶可以快速原型化和部署穩健的多代理系統,範圍從基於聊天的助手到自動化數據分析流程。
  • AUITestAgent 利用 AI 技術,從應用截圖和用戶提示中自動產生並執行 Appium UI 測試腳本。
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    AUITestAgent 是什麼?
    AUITestAgent 利用 GPT 基礎的 AI 力量,簡化行動裝置 UI 測試流程。透過輸入應用截圖和文字測試場景,它自動產生適合在模擬器或實機上執行的 Appium 腳本。支援 Android 和 iOS 測試環境,提供可自訂的提示詞,以符合特定工作流程。同時提供測試結果報告並輕鬆整合到現有的 CI/CD 系統,提升回歸測試與功能測試的速度和可靠性,減少手動投入。
  • EasyAgent是一個用於構建具有工具整合、記憶管理、規劃和執行的自主AI代理的Python框架。
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    EasyAgent 是什麼?
    EasyAgent提供了一個用於Python中建構自主AI代理的全面框架。它支持插拔式的LLM後端,例如OpenAI、Azure和本地模型,客製化的規劃與推理模組、API工具整合,以及持久記憶存儲。開發者可以透過簡單的YAML或程式碼配置定義代理行為,利用內建的函數調用存取外部資料,並協調多個代理以完成複雜的工作流程。EasyAgent還具有記錄、監控、錯誤處理和擴展點,方便客製化實作。其模組化架構能加速原型設計與專門領域如客戶服務、資料分析、自動化以及研究的代理部署。
  • JARVIS-1是一個本地開源的AI代理,可以自動化任務、安排會議、執行代碼並維護記憶。
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    JARVIS-1 是什麼?
    JARVIS-1提供模組化架構,結合了自然語言介面、記憶模塊以及插件驅動的任務執行器。基於GPT-index,能持久保存對話、檢索上下文,並隨用戶互動持續進化。用戶通過簡單提示定義任務,JARVIS-1則協調任務排程、代碼執行、文件操作和網頁瀏覽。它的插件系統支持自訂整合資料庫、電子郵件、PDF和雲端服務。可在Linux、macOS和Windows上的Docker或CLI中部署,JARVIS-1確保離線運行與完整數據控制,特別適合開發者、DevOps團隊與高階用戶追求安全且擴展性強的自動化工具。
  • LangGraph MCP 協調多步驟的 LLM 提示鏈,視覺化有向工作流程,並管理 AI 應用中的資料流。
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    LangGraph MCP 是什麼?
    LangGraph MCP 利用有向無環圖(DAG)來表示 LLM 呼叫的序列,允許開發者將任務拆解為具有可配置提示、輸入和輸出的節點。每個節點對應一個 LLM 調用或資料轉換,促使參數化執行、條件分支和迭代循環。用戶可以將圖序列化為 JSON/YAML 格式,版本控制工作流程,並視覺化執行路徑。該框架支援多個 LLM 供應商的整合、自訂提示模板,以及預處理、後處理和錯誤處理的插件鉤子。LangGraph MCP 提供 CLI 工具和 Python SDK,用於載入、執行和監控基於圖形的代理流程,適用於自動化、報告產生、對話流程和決策支援系統。
  • AgentSmithy 是一個開源框架,使開發者能夠使用 LLM 建構、部署和管理有狀態的 AI 代理。
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    AgentSmithy 是什麼?
    AgentSmithy設計旨在簡化AI代理的開發週期,提供模組化元件進行記憶體管理、任務規劃與執行協調。框架利用 Google Cloud Storage 或 Firestore 持久存儲記憶體,Cloud Functions 用於事件驅動觸發,Pub/Sub 實現可擴展的訊息傳遞。Handler 定義代理行為,Planner 管理多步任務執行。觀察模組追蹤性能指標與日誌。開發者可整合定制插件,提升能力,例如自訂資料來源、專用 LLM 或領域專用工具。AgentSmithy 的雲端原生架構確保高可用性與彈性,支持在開發、測試與生產環境無縫部署。內建安全與角色基權控制,確保團隊治理,同時快速迭代智慧代理方案。
  • AutoAct 是一個開源的人工智慧代理框架,能夠基於大型語言模型進行推理、規劃,並動態調用工具來實現任務自動化。
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    AutoAct 是什麼?
    AutoAct 旨在透過將基於LLM的推理與結構化規劃和模組化工具整合,來簡化智能代理的開發。它具有一個規劃器,能產生動作序列,還有一個工具包定義與調用外部API,以及一個記憶模組來維護上下文。配備日誌記錄、錯誤處理和可配置政策,AutoAct支援對資料分析、內容生成和互動助手等任務進行端對端的穩健自動化。開發者可自訂工作流程、擴充工具並在本地或雲端部署代理。
  • 一款由OpenAI驅動的智能代理,在執行每個步驟之前生成任務計劃,實現結構化、多步驟的問題解決。
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    Bot-With-Plan 是什麼?
    Bot-With-Plan提供一個模塊化的Python範本,用於構建先生成詳細執行計劃的AI代理。它利用OpenAI GPT分析用戶指令,將任務分解為連續的步驟,驗證計劃,然後通過外部工具(如網絡搜索或計算器)逐步執行。該框架包括提示管理、計劃解析、執行協調和錯誤處理。通過將計劃和執行階段分離,提供更好的監控、更容易的調試,以及擴展新工具或功能的清晰結構。
  • Huginn是一個開源平台,用於建立和管理自動化代理,用於監控事件和執行任務。
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    huginn 是什麼?
    Huginn是一個多功能的開源自動化框架,讓用戶可以建立代理來監控、收集及處理來自不同來源的資料,如網站、API、社群媒體和電子郵件。每個代理可以設定在特定事件觸發、轉換資料,並輸送到其他代理或外部服務。有內建排程、日誌記錄,以及豐富的代理類型庫,如RSSAgent、EmailAgent、WebhookAgent和DataOutputAgent,支援複雜的工作流程和條件邏輯。它可在Linux、macOS、Windows或Docker上運行,並可透過自訂Ruby代碼或Docker容器擴展以達成專用任務與整合。
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