專業custom tool development工具

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

custom tool development

  • 在AWS Bedrock上利用LangChain建立可自訂的AI代理解決方案,結合基礎模型與客製化工具。
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    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 是什麼?
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent是一個參考架構與範例程式碼,示範如何結合AWS Bedrock的基礎模型與LangChain來建構AI代理。你可以定義工具(API、資料庫、RAG檢索器)、設定代理政策與記憶,並呼叫多階段推理流程。支援串流輸出以實現低延遲的用戶體驗,整合回呼處理器以進行監控,並以IAM角色確保安全。此方法可加速部署智慧型助手,用於客服、資料分析與流程自動化,皆可在AWS可擴展雲端完成。
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 核心功能
    • 與AWS Bedrock基礎模型(Claude、Jurassic-2、Titan)整合
    • 自訂工具的建立與註冊
    • LangChain代理的協調運作
    • 支援內存與外部記憶體
    • 串流回應處理
    • 回呼管理器用於記錄與監控
    • 安全的IAM存取控制
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 優缺點

    缺點

    一些組件如 IAM 角色和 S3 桶詳細資料是硬編碼的,需要手動調整。
    依賴 AWS 生態系統,可能限制使用者僅限 AWS 用戶。
    製作自訂提示與工具整合的複雜度較高,可能需要進階知識。
    未提供服務使用的直接價格資訊。
    對 LangChain 和 Streamlit 的依賴可能限制部署選項。

    優點

    提供模組化代理框架,整合 AWS 服務與大型語言模型 (LLM)。
    利用 Amazon Titan 嵌入的先進向量搜尋強化文件檢索。
    透過程式化控制的 AWS SDK 自動部署 Lambda 函數。
    使用 Streamlit 方便且互動式地部署聊天機器人介面。
    程式碼和代理設計公開可供自訂修改。
  • An open-source JS framework that lets AI agents call and orchestrate functions, integrate custom tools for dynamic conversations.
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    Functionary 是什麼?
    Functionary provides a declarative way to register custom tools — JavaScript functions encapsulating API calls, database queries, or business logic. It wraps an LLM interaction to analyze user prompts, determine which tools to execute, and parse the tool outputs back into conversational responses. The framework supports memory, error handling, and chaining of actions, offering hooks for pre- and post-processing. Developers can quickly spin up agents capable of dynamic function orchestration without boilerplate, enhancing control over AI-driven workflows.
  • 一個開源框架,使LLM代理具備知識圖記憶和動態工具調用能力。
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    LangGraph Agent 是什麼?
    LangGraph Agent將LLMs與圖結構記憶相結合,以建立能記憶事實、推理關係並在需要時調用外部函數或工具的自主代理。開發者定義記憶架構為圖節點與邊,插入自訂工具或API,並通過可配置的規劃者與執行器協調代理工作流程。此方法提升語境保持、促進知識驅動的決策,並支持在多元應用中進行動態工具調用。
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