專業LLM Orchestration工具

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

LLM Orchestration

  • Continuum 是一個開源的 AI 代理框架,支援模組化工具整合、記憶體和規劃功能,用於協調自主的 LLM 代理人。
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    Continuum 是什麼?
    Continuum 是一個開源的 Python 框架,讓開發者能以模組化方式定義任務、工具與記憶體,來建構智能代理。使用 Continuum 的代理遵循「規畫-執行-觀察」循環,能在大型語言模型推理與外部 API 調用或腳本之間插入。其插件架構支援多種記憶體存儲(如 Redis、SQLite)、自訂工具庫及非同步執行。注重彈性,使用者可撰寫自訂代理規則,整合第三方服務如資料庫或 Webhook ,以及在多種環境部署。Continuum 的事件驅動協調會記錄代理行動,有助於除錯與性能調優。不論是自動化資料擷取,構建對話式助理,或協調 DevOps 流程,Continuum 都提供可擴展的產線級 AI 代理工作流程基礎。
  • 開源的Python框架,使開發者能建立具有記憶、工具整合與LLM協調的上下文AI代理。
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    Nestor 是什麼?
    Nestor提供模組化架構,組合能維持對話狀態、調用外部工具及自訂處理流程的AI代理。主要特色包括基於會話的記憶存儲、工具函數或插件註冊表、彈性的提示範本,以及統一的LLM客戶端介面。代理可執行序列任務、決策分支,並整合REST API或本地腳本。Nestor不依賴特定框架,使用者可以用OpenAI、Azure或自託管的LLM供應商。
  • 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。
  • 一個開源的AI代理框架,用於構建、協調和部署具有工具整合與記憶管理的智能代理。
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    Wren 是什麼?
    Wren是一個基於Python的AI代理框架,旨在幫助開發者創建、管理和部署自主代理。它提供定義工具(API或函數)、記憶存儲用於內容保留,以及處理多步推理的協調邏輯。使用Wren,您可以快速原型化聊天機器人、任務自動化腳本與研究助手,通過組合LLM調用、註冊自定義工具,並保存對話記錄。其模組化設計和回調功能使擴展和整合現有應用變得簡單。
  • ChainLite 讓開發者能夠通過模組化鏈、工具整合及即時對話可視化,構建由 LLM 驅動的代理應用。
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    ChainLite 是什麼?
    ChainLite 通過將 LLM 協調的複雜性抽象為可重用的鏈模塊,簡化了 AI 代理的創建。開發者可使用簡單的 Python 裝飾器與配置文件來定義代理行為、工具介面與記憶結構。該框架與流行的 LLM 提供商(OpenAI、Cohere、Hugging Face)和外部資料源(API、資料庫)集成,使代理能夠即時獲取資訊。基於瀏覽器的內建 UI 由 Streamlit 強化,使用者可以檢查 Token 級別的對話歷史、除錯提示並視覺化鏈執行圖。ChainLite 支援多種部署目標,從本地開發到生產容器,促進資料科學家、工程師及產品團隊之間的無縫合作。
  • Disco是AWS Labs的開源框架,用於通過協調LLM調用、函數執行和事件驅動工作流程來發展AI代理。
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    Disco 是什麼?
    Disco通過提供事件驅動的協調框架,連接語言模型響應與伺服器無服務函數、訊息佇列和外部API,來簡化AWS上的AI代理開發。它提供預建的連接器,用於AWS Lambda、Step Functions、SNS、SQS和EventBridge,便於根據LLM輸出進行訊息路由和動作觸發。Disco的模組化設計支持自訂任務定義、重試邏輯、錯誤處理和透過CloudWatch的即時監控。它利用AWS IAM角色進行安全存取,提供內建的日誌紀錄和追蹤以提升可觀測性。適用於聊天機器人、自動化工作流程與代理驅動取數管道,Disco提供可擴展且成本效益高的AI代理方案。
  • 一個模組化的Node.js框架,將大型語言模型轉化為可定制的AI代理,協調插件、工具調用和複雜工作流程。
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    EspressoAI 是什麼?
    EspressoAI為開發者提供一個結構化環境,用於設計、配置和部署由大型語言模型驅動的AI代理。它支持在代理工作流程中註冊和調用工具,通過內建的記憶模塊管理對話上下文,並允許鏈接提示進行多步推理。開發者可以整合外部API、自訂插件和條件邏輯,以定制代理行為。該框架的模組化設計確保擴展性,讓團隊能替換組件、加入新能力,或適配專有的LLM而不需重寫核心邏輯。
  • LAWLIA是一個用於構建可自訂的基於LLM的代理人框架,通過模組化工作流程協調任務。
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    LAWLIA 是什麼?
    LAWLIA提供一個結構化介面,用於定義代理行為、插件工具和會話或自主工作流程的記憶管理。開發者可以整合主要的LLM API,設定提示範本,並註冊搜尋、計算器或資料庫連接器等自訂工具。透過其Agent類別,LAWLIA負責規劃、行動執行與回應解釋,支援多回合互動與動態調用工具。模組化設計支持透過插件擴展功能,可應用於客戶支援、資料分析、程式碼協助或內容產生。該框架統一管理上下文、記憶體和錯誤處理,簡化代理開發流程。
  • Sinapsis讓您輕鬆建構自訂AI代理人,用於客戶支援、自資料分析與工作流程自動化,無需編碼。
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    Sinapsis 是什麼?
    Sinapsis提供一套完整集,用於建立能處理文字處理、資料檢索、決策支援與整合的AI代理。利用直覺式介面,使用者可以定義對話流程、設置觸發器,並連結外部API或資料庫。Sinapsis的協調引擎協調多個LLM呼叫,提供語境相關回應,並內建CRM、BI工具與訊息平台的連接器,簡化作業流程。它還包括版本控制、測試沙箱與即時監控儀表板。開發者可透過客製化Python腳本或Webhooks擴充能力。支援雲端、本地或混合部署選項,並具有企業級安全認證,確保關鍵應用的穩定性能與合規。
  • 建立、測試與部署具有持久記憶、工具整合、自訂工作流程與多模型協同的AI代理。
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    Venus 是什麼?
    Venus是一個開源的Python庫,讓開發者能輕鬆設計、配置並運行智慧型AI代理。它提供內建的對話管理、持久記憶存儲選項,以及彈性的插件系統用於整合外部工具與API。用戶可以定義自訂工作流程、串連多個LLM調用,並加入函數調用介面,以執行資料檢索、網頁擷取或資料庫查詢等任務。Venus支援同步與非同步執行、日誌記錄、錯誤處理與代理活動監控。透過抽象低層API互動,Venus能快速產生初步模型並部署聊天機器人、虛擬助手與自動化流程,同時保持對代理行為與資源使用的完全控制。
  • Wizard Language 是一種宣告式的 TypeScript DSL,用於定義具有提示協調與工具整合的多步驟 AI 代理。
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    Wizard Language 是什麼?
    Wizard Language 是一種建立於 TypeScript 上的宣告式領域專用語言,用於撰寫作為向導的 AI 助手。開發者在簡潔的 DSL 中定義意圖驅動的步驟、提示、工具調用、記憶存儲與分支邏輯。底層則將這些定義編譯為協調的 LLM 呼叫,管理語境、非同步流程與錯誤處理。它能加速聊天機器人、資料檢索助手和自動化流程的原型設計,並將提示工程與狀態管理抽象成可重用的元件。
  • Augini使開發者能夠設計、調度和部署具有工具整合與會話記憶的自定義AI代理。
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    Augini 是什麼?
    Augini允許開發者設計能解讀用戶輸入、調用外部API、載入情境記憶,並產生連貫、多輪回應的智能代理。用戶可為每個代理配置可自訂的工具組,例如網路搜索、資料庫查詢、檔案操作或自定義Python函數。內建記憶模組能保留會話狀態,確保情境連貫性。Augini的聲明式API支持建立包含分支邏輯、重試和錯誤處理的複雜多步工作流程。它與OpenAI、Anthropic、Azure AI等主要LLM供應商無縫整合,並支持獨立腳本、Docker容器或擴展微服務的部署。Augini幫助團隊快速原型設計、測試並維護生成式AI代理於生產環境中。
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