直覺操作的custom tools工具

快速掌握並使用custom tools工具,不論新手或專業人士,都能享受流暢的操作體驗。

custom tools

  • 一個開源的Python框架,用於構建具有工具整合、記憶管理和可自定義策略的LLM驅動對話代理。
    0
    0
    ChatAgent 是什麼?
    ChatAgent 讓開發者能快速建立和部署智慧型聊天機器人,通過可擴展的架構提供核心模組,包括記憶處理、工具鏈和策略協調。它能無縫整合流行的 LLM 供應商,並允許自定義 API 呼叫、資料庫查詢或檔案操作的工具定義。此框架支援多步規劃、動態決策與情境記憶回溯,確保擴展對話中的連貫性。其插件系統與配置驅動的流程設計使定製與實驗更為方便,同時結構化日誌與指標有助於監控性能和排解生產中的問題。
  • TinyAuton是一個輕量級的自主人工智慧代理框架,利用OpenAI API實現多步推理和自動任務執行。
    0
    0
    TinyAuton 是什麼?
    TinyAuton提供了一個最小、可擴展的架構,用於構建能利用OpenAI GPT模型進行規劃、執行和調整任務的自主代理。它包含內建模塊,可定義目標、管理對話上下文、調用自訂工具並記錄代理決策。透過循環式自我反思,代理可以分析結果、調整計畫並重試失敗步驟。開發者能整合外部API或本地腳本作為工具,建立記憶或狀態,並自訂代理的推理流程。TinyAuton適合用於快速原型化AI驅動的工作流程,從資料擷取到程式碼產生,都可用少量Python程式碼實現。
  • 由OpenAI提供的Python軟體開發工具包,用於構建、運行和測試具有工具、記憶和規劃能力的可定製AI代理。
    0
    0
    openai-agents-python 是什麼?
    openai-agents-python是一個全面的Python套件,旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具,指定代理目標,並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具,方便迭代行為與排解複雜的多步任務。
  • 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。
    0
    0
    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。
    0
    0
    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。
  • 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。
    0
    0
    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。
  • 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。
    0
    0
    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。
  • 一個用於創建和運行可定制AI代理人的Python SDK,具備工具整合、記憶存儲和串流回應功能。
    0
    0
    Promptix Python SDK 是什麼?
    Promptix Python是一個用於在Python中構建自主AI代理人的開源框架。通過簡單的pip安裝,您可以實例化由任何主要的LLM驅動的代理人、註冊領域特定工具、配置內存或持久數據存儲器,以及調度多步決策循環。此SDK支持實時串流Token輸出、日誌記錄或自定義處理的回調,以及內建的記憶模組來保持交互上下文。開發者可以利用此函式庫在幾分鐘內原型設計聊天機器人助手、自動化流程、數據管道或研究代理人。其模組化設計允許切換模型、添加自定義工具和擴展記憶後端,以適應多種AI代理應用需求。
  • Rawr Agent 是一個基於 Python 的框架,能夠創建具有可定制任務流程、記憶體和工具整合的自主式人工智慧代理。
    0
    0
    Rawr Agent 是什麼?
    Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架,讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援,Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列,並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制,以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面,適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API,團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。
  • Softr:無需編碼的平台來構建自訂的網頁應用程式。
    0
    0
    Softr 是什麼?
    Softr 是一個多功能的無需編碼平台,使用者可以輕鬆地構建自訂的網頁應用程式、客戶入口網站和內部工具。通過與 Airtable、Google Sheets 等數據來源的無縫整合,Softr 提供強大的工具和預設模板,簡化應用程式開發過程。無論你是小企業、大型企業,還是希望快速構建功能性應用程式的個人,Softr 都能簡化複雜的編碼任務,讓你專注於創造有價值的解決方案,無需深厚的技術知識。
  • 一個開源的Python框架,用於建構具有插拔式大型語言模型(LLMs)、記憶體、工具整合和多步規劃的模組化AI代理人。
    0
    0
    SyntropAI 是什麼?
    SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫,旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構,核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象,以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶,並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子,以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為,非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。
  • 一個Go SDK,讓開發者能建立具有自主能力的AI代理人,結合LLMs、工具整合、記憶體與規劃管線。
    0
    0
    Agent-Go 是什麼?
    Agent-Go提供模組化框架,用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商(如OpenAI)、用於長期保持上下文的向量記憶庫,以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具(API、資料庫或shell指令),代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史,且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。
  • FastAPI Agents是一個開源框架,使用FastAPI和LangChain將基於LLM的代理部署為RESTful API。
    0
    0
    FastAPI Agents 是什麼?
    FastAPI Agents為基於LLM的代理開發提供了一個強大的服務層,利用FastAPI網絡框架。它允許您使用LangChain鏈、工具和記憶系統定義代理行為。每個代理都可作為標準的REST端點暴露,支持非同步請求、流媒體回應和可自定義的載荷。與向量存儲的整合實現了基於檢索的擴增生成,適用於知識驅動的應用。框架內置日誌記錄、監控鉤子和Docker支援,方便容器化部署。您可以輕鬆擴展代理,加入新工具、中間件和身份驗證。FastAPI Agents提升AI解決方案的生產就緒,加強安全性、擴展性和維護性,適用於企業和研究環境。
  • HackerGCLASS 的 Agent API:用於部署具有自定義工具、記憶體和工作流程的AI代理的Python RESTful框架。
    0
    0
    HackerGCLASS Agent API 是什麼?
    HackerGCLASS Agent API是一個開源的Python框架,暴露RESTful端點來運行AI代理。開發人員可以定義自定義工具整合、配置提示模板,並在各會話中維護代理狀態和記憶體。該框架支持多代理並行調度、處理複雜對話流程,並整合外部服務。它通過Uvicorn或其他ASGI服務器簡化部署,並通過插件模組提供擴展性,快速為各種用途創建領域專屬的AI代理。
  • 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。
    0
    0
    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。
  • 一個基於Python的框架,用於建立自定義AI代理,將大型語言模型(LLMs)與工具整合,用於任務自動化。
    0
    0
    ai-agents-trial 是什麼?
    ai-agents-trial是一個開源的Python項目,展示如何使用LLMs構建自主AI代理。它提供模組化抽象來規劃代理、調用工具(如網絡搜索、計算器)和管理記憶。開發者可以定義自訂工具、串連多步操作,並在會話間保存上下文。這個代碼庫結合OpenAI API與輔助工具,協調工作流程,非常適合快速建立聊天助手、研究機器人或專門領域的自動化代理的原型。擴展點允許添加新連接器和資料來源,無需更改核心邏輯。
  • 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。
    0
    0
    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。
  • autogen4j 是一個 Java 框架,使自主 AI 代理能夠規劃任務、管理記憶體,並將大型語言模型(LLM)與自訂工具整合。
    0
    0
    autogen4j 是什麼?
    autogen4j 是一個輕量級的 Java 函式庫,旨在抽象建立自主 AI 代理的複雜性。它提供核心模組用於規劃、記憶體存儲與行動執行,使代理能將高層次的目標拆解成連續的子任務。該框架與 LLM 提供者(如 OpenAI、Anthropic)整合,並允許註冊自訂工具(HTTP 客戶端、資料庫連接器、檔案輸入輸出)。開發者透過流暢的 DSL 或註解來定義代理,快速組裝資料豐富、自動化報告與對話機器人的流程。一個可擴展的插件系統確保靈活性,實現多樣應用的微調行為。
  • 一個Python庫,支持自主的OpenAI GPT驅動代理,具有可定制的工具、記憶體和計劃能力,用於任務自動化。
    0
    0
    Autonomous Agents 是什麼?
    自治代理是一個開源的Python庫,旨在簡化由大型語言模型驅動的自主AI代理的創建。通過抽象感知、推理和行動等核心組件,它允許開發者定義自定義工具、記憶體和策略。代理能自主規劃多步任務、查詢外部API、通過自定義解析器處理結果,以及保持對話上下文。該框架支持動態工具選擇、序列和並行任務執行,以及記憶體持久化,讓數據分析、研究、電子郵件摘要和網頁抓取等工作具有強大的自動化能力。其可擴展性設計方便與各種LLM提供商和自定模組的集成。
  • 一個極簡的Python AI代理,使用OpenAI的LLM進行多步推理與任務執行,透過LangChain實現。
    0
    0
    Minimalist Agent 是什麼?
    Minimalist Agent提供一個基本的框架,用於在Python中建立AI代理。利用LangChain的代理類別與OpenAI的API,進行多步推理、動態選擇工具,並執行函數。您可以克隆儲存庫、設定OpenAI API金鑰、定義自訂工具或端點,並運行CLI腳本來與代理互動。設計重點在於清晰與擴展性,便於學習、修改與擴充核心代理行為,適用於實驗或教學。
精選