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base de code extensible
專業base de code extensible工具
專為高效與穩定性設計的base de code extensible工具,是實現專業成果的不二選擇。
base de code extensible
Customer Service Agent with Autogen Streamlit
利用OpenAI Autogen和Streamlit打造的AI客戶服務代理人,用於自動化、互動式支持與查詢解決。
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Customer Service Agent with Autogen Streamlit 是什麼?
此專案展現一個完整功能的客戶支援AI代理,結合OpenAI Autogen框架與Streamlit前端。它將用戶查詢經由可定義的代理流程導引,維持對話上下文,並產生準確且具上下文感的回答。開發者可輕鬆克隆專案,設定OpenAI API金鑰,啟動網頁界面測試或擴充功能。此程式碼庫有清楚的配置點,包括提示設計、回應處理和外部服務整合,是建立客服聊天機器人、客服自動化或內部Q&A助理的多功能起點。
Customer Service Agent with Autogen Streamlit 核心功能
整合OpenAI Autogen進行代理編排
基於Streamlit的互動Web UI
動態管理上下文與狀態
可自訂的提示範本與處理程序
方便本地部署與測試
擴展性良好的後端整合點
Agent-Baba
Agent-Baba 讓開發者能夠建立具有可自定義插件、對話記憶與自動化任務流程的自主式AI代理。
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Agent-Baba 是什麼?
Agent-Baba 提供完整工具包,用於建立和管理適合特定任務的自主AI代理。其具有擴展能力的插件架構、能保存會話語境的記憶系統,以及能進行序列任務執行的工作流程自動化。開發者可以將網頁爬蟲、資料庫和自訂API等工具整合到代理中。此框架透過宣告式YAML或JSON結構簡化配置,支援多代理協作,並提供監控儀表板,以追蹤代理表現和日誌,促進迭代改進和多環境無縫部署。
Agent-Baba 核心功能
Agents-Deep-Research
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。
Agents-Deep-Research 核心功能
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