直覺操作的Herramientas de código abierto工具

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Herramientas de código abierto

  • 這個基於Java的代理框架使開發人員能夠創建可定制的代理,管理消息傳遞、生命週期、行為,並模擬多代理系統。
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    JASA 是什麼?
    JASA提供一整套完整的Java函式庫,用於構建和運行多代理系統的模擬。它支援代理的生命週期管理、事件排程、非同步訊息傳遞和環境建模。開發者可以擴展核心類別以實現定制行為、整合外部資料來源,並可視化模擬成果。該框架模組化設計與清晰的API文件促進快速建立原型和擴展性,使其適用於學術研究、教學和代理建模的概念驗證。
  • 一個開源框架,讓開發者能夠透過串接大型語言模型(LLM)調用、整合工具及管理記憶來建立AI應用程式。
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    LangChain 是什麼?
    LangChain是一個開源Python框架,旨在加速AI驅動應用的開發。它提供多個語言模型調用(鏈)、與外部工具互動的代理人建立、以及對話記憶的管理抽象。開發者可以定義提示、輸出解析器和端到端的工作流程。整合包括向量庫、資料庫、API和託管平台,可支援商用聊天機器人、文件分析、程式碼助手與客製化AI管線。
  • 基於AI的編程助手,無縫開發於VS Code中。
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    Kilo Code 是什麼?
    Kilo Code將AI能力集成到VS Code環境中,使開發人員能夠自動化繁瑣的編程任務,有效調試並有效生成代碼。其獨特的模式——協調者、架構師、代碼和調試——促進了開發各階段之間的無縫協調。Kilo確保錯誤恢復、庫上下文準確性和個性化編程工作流的記憶保留,同時完全開源,無鎖定。
  • LAuRA是一個開源的Python代理框架,用於通過LLM驅動的規劃、檢索、工具整合和執行來自動化多步工作流程。
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    LAuRA 是什麼?
    LAuRA通過提供一個結構化的規劃、檢索、執行和記憶管理模塊管道,簡化智能AI代理的建立。用戶定義複雜任務,LAuRA的Planner會將其分解為可行的步驟,Retriever從向量數據庫或API中獲取信息,而Executor調用外部服務或工具。內建的記憶系統在交互期間保持上下文,支持狀態化和連貫的對話。通過支持流行LLM和向量存儲的擴展性連接器,LAuRA支持快速原型開發和擴展,適用於文檔分析、自動報告、個性化助手及業務流程自動化等應用案例。其開源設計促進社群貢獻與整合彈性。
  • 一個開源的Go庫,提供基於向量的文件索引、語義搜索和RAG能力,用於LLM驅動的應用。
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    Llama-Index-Go 是什麼?
    作為流行的LlamaIndex框架的強大Go實現,Llama-Index-Go提供從文本數據構建和查詢基於向量的索引的端到端功能。用戶可以通過內建或自定義加載器加載文檔,使用OpenAI或其他供應商生成嵌入,並將向量存儲在內存或外部向量數據庫中。該庫提供一個QueryEngine API,支持關鍵詞和語義搜索、布爾過濾和與LLM的檢索增強生成。開發者可以擴展解析器來支持Markdown、JSON或HTML,並插入替代的嵌入模型。其模塊化組件和清晰接口提供高性能、易於調試和靈活集成於微服務、CLI工具或Web應用中,加速AI驅動的搜索和聊天方案的快速原型製作。
  • 一個開源的Python框架,用於建立具有記憶、工具整合與多步任務規劃的LLM驅動代理。
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    LLM-Agent 是什麼?
    LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架,用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態,並自動化複雜任務,例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃,讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。
  • 一個Python庫,使開發者能夠建立具有狀態機管理LLM驅動工作流程的健壯AI代理。
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    Robocorp LLM State Machine 是什麼?
    LLM狀態機是一個開源的Python框架,專為使用明確狀態機構建AI代理而設計。開發者將狀態定義為離散步驟——每個調用一個大型語言模型或自訂邏輯——並根據輸出進行轉換。這種方法提供清晰性、可維護性和強健的錯誤處理,適用於多步、由LLM驅動的工作流程,例如文件處理、對話機器人或自動化流程。
  • LLPhant 是一個輕量級的 Python 框架,用於建立具有工具整合和記憶管理的模組化、可定制的 LLM 代理人。
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    LLPhant 是什麼?
    LLPhant 是一個開源的 Python 框架,讓開發者能建立多功能的 LLM 驅動代理。提供整合工具(API、搜尋、資料庫)、多輪對話記憶管理以及可自訂的決策循環。支援多個 LLM 後端(如 OpenAI、Hugging Face 及其他),插件式組件,以及配置驅動的工作流程,加快代理開發。可用於原型開發聊天機器人、自動化任務或建立融入外部工具與情境記憶的數位助手,免寫繁瑣重複碼。
  • Matcha Agent是一個開源的AI代理框架,讓開發者可以建立可自訂的自律代理,並整合多種工具。
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    Matcha Agent 是什麼?
    Matcha Agent提供一個彈性的基礎,用於在Python中建立自主代理。開發者可以配置具有自訂工具集(API、腳本、資料庫)的代理,管理對話記憶,並在不同的LLM(OpenAI、本地模型等)間協調多步驟工作流程。其插件架構便於拓展、除錯和監控代理行為。無論是自動化研究任務、資料分析還是客服支援,Matcha Agent都能簡化端對端代理的開發與部署。
  • 為開發者提供的AI驅動代碼審查工具。
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    MATE: AI Code Review 是什麼?
    MATE: AI Code Review是一個強大的Chrome擴展,旨在通過提供即時的AI驅動代碼審查來改善您的編碼體驗。與GitHub無縫集成,讓開發者可以獲得即時反饋和個性化指導。通過閃電般快速的審查、完全免費的訪問以及先進的AI技術,MATE確保您的代碼在效率和最佳實踐方面優化。它就像一位24/7的導師,幫助您隨著每一個項目學習和改進。今天安裝MATE,並加入更智能而非更辛苦編碼的開發者社區。
  • Melissa是一個由人工智慧驅動的個人助手,可以管理任務、自動化工作流程,並通過自然語言聊天來回應查詢。
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    Melissa 是什麼?
    Melissa作為一個對話式AI代理,利用先進的自然語言理解來解讀用戶指令、生成上下文相關的回應,並執行自動化任務。它具有任務排程、約會提醒、資料查詢以及與Google Calendar、Slack和電子郵件等外部API的整合功能。用戶可以通過定制插件來拓展Melissa的功能、建立重複性流程的工作流,並訪問知識庫以快速檢索資訊。作為開源項目,開發者可以在雲端或本地伺服器上自行部署Melissa,配置權限,並根據組織或個人偏好調整其行為,為提升工作效率、客戶支援和數位協助提供彈性解決方案。
  • Mergy 將 GitHub 儲存庫內容合併成一個文本文件,供 Claude 項目使用。
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    Mergy by Betalgo 是什麼?
    Mergy 是一個方便的瀏覽器擴展,可以幫助用戶將任何公共 GitHub 儲存庫的內容合併為單個文本文件。設計用於與 Anthropic 的 Claude 項目一起使用,Mergy 簡化了獲取、合併和下載儲存庫文件的過程。該工具確保合併的文本經過優化以便 AI 處理,讓開發人員更容易為整個代碼庫提供上下文。主要功能包括可自定義的文件包含/排除規則、尊重 .gitignore 規則和支持自定義忽略模式。Mergy 對於小型到中型庫尤其有用,並且需要 GitHub 個人訪問令牌來獲取 API 訪問。
  • 一個極簡的TypeScript庫,讓開發者能夠創建自主的AI代理,用於任務自動化和自然語言互動。
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    micro-agent 是什麼?
    micro-agent提供了一套極簡但強大的抽象,用於創建自主的AI代理。它採用TypeScript編寫,在瀏覽器和Node.js環境中都能無縫運行,讓你能定義具有自訂提示範本、決策邏輯和擴展工具整合的代理。這些代理可以利用思考鏈推理,與外部API互動,並維持對話或任務特定的記憶。該庫還包含處理API回應、錯誤管理和會話持久化的工具。使用micro-agent,開發者可以原型設計並部署各種任務的代理,例如自動化工作流程、構建對話界面或協調數據處理管線,無需依賴較大的框架。其模塊化設計和清晰的API介面使其易於擴展和整合到現有應用中。
  • 一個開源的Python模擬環境,用於訓練合作性無人機群控制,採用多智能體強化學習。
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    Multi-Agent Drone Environment 是什麼?
    多智能體無人機環境是基於OpenAI Gym與PyBullet建立的Python套件,提供可自訂的多智能體模擬。用戶可以定義多個具有運動與動力模型的無人機代理,探索隊形飛行、目標追蹤與障礙避讓等合作任務。此環境支持模組化任務配置、逼真碰撞偵測與感測器模擬,同時允許自定義獎勵與去中心化策略。開發者可整合自家強化學習演算法,評估在不同場景下的效能,並即時視覺化代理軌跡與度量。其開源設計鼓勵社群貢獻,適合用於研究、教學及高階多智能體控制原型開發。
  • 一個基於Java的代理平台,支持在多代理系統中創建、通信與管理自主軟件代理。
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    Multi-Agent Systems with JADE Framework 是什麼?
    JADE是一個基於Java的代理框架,使開發者能夠在分散式環境中建立、部署與管理多個自主軟件代理。每個代理在容器中運行,通過符合FIPA的代理通訊語言(ACL)進行通信,並能在服務目錄(Directory Facilitator)註冊服務以供發現。代理執行預定義行為或動態任務,並能利用遠端方法調用(RMI)在容器間遷移。JADE支持本體定義,用於結構化訊息內容,並提供圖形工具來監控代理狀態與訊息交換。其模組化架構允許與外部服務、資料庫及REST界面整合,使其適用於模擬、物聯網協調、談判系統等各種應用。框架的擴展性與行業標準的遵循,促進了複雜多代理系統的實作。
  • 一個開源的多智能體強化學習框架,通過PySC2在星際爭霸II中實現原始層級的代理控制與協調。
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    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw 是什麼?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組,用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能,同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略,並記錄指標。基於PySC2,支援並行訓練、檢查點與視覺化,非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。
  • 一個基於Python的多智能體模擬框架,可在可定制的環境中實現同時的智能體協作、競爭和訓練。
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    MultiAgentes 是什麼?
    MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體,支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別,預定義的合作和競爭任務方案,用於自定義獎勵函數的工具,以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為,同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成,讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性,允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議,以適應多樣的研究與教育應用。
  • NagaAgent是一個基於Python的AI代理框架,支持自定義工具鏈、記憶體管理及多代理協作。
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    NagaAgent 是什麼?
    NagaAgent是一個開源的Python庫,旨在簡化AI代理的創建、協調和擴展。它提供即插即用的工具集成系統、持久的對話記憶對象和異步多代理控制器。開發者可以將自定義工具註冊為函數,管理代理狀態,並安排多個代理之間的交互。此框架包括日誌功能、錯誤處理鉤子和快速原型設計的預設配置,非常適合構建複雜工作流程——如客戶支持機器人、數據處理管道或研究助理,且無需基礎設施負擔。
  • Nexus Agents協調由大規模語言模型驅動的多代理人,具有動態工具整合,實現自動化工作流程管理與任務協調。
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    Nexus Agents 是什麼?
    Nexus Agents是一個模組化框架,用於構建以大型語言模型為核心的AI驅動多代理系統。開發者可以定義自訂代理,整合外部工具,並通過宣告式YAML或Python設定來協調工作流程。它支持動態任務路由、記憶體管理和代理間通信,確保擴展性強且可靠的自動化。內建日誌記錄、錯誤處理和CLI支持,簡化了涵蓋資料檢索、分析、內容生成和客戶互動的複雜流程的構建。其架構允許輕鬆擴展自訂工具或LLM供應商,使團隊能以一貫且易於維護的方式自動化商業流程、研究任務與運營工作流程。
  • Notte是一個開源的Python框架,用於構建具有記憶、工具整合和多步推理的可定制AI代理。
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    Notte 是什麼?
    Notte是一個以開發者為中心的Python框架,旨在協調由大型語言模型驅動的AI代理。它提供內建的記憶模組來存儲和檢索對話上下文,靈活的外部API或自定義函數工具整合,以及排序任務的規劃引擎。有了Notte,你可以快速開發對話助手、數據分析機器人或自動化工作流程,同時享有開源的擴展性和跨平台支持。
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