直覺操作的Programmation Python工具

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Programmation Python

  • xBrain是一個開源的AI代理框架,支持多代理協作、任務委派和工作流程自動化,通過Python API實現。
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    xBrain 是什麼?
    xBrain提供模組化架構,用於在Python應用中建立、配置和協調自主代理。用戶可以定義具備數據擷取、分析或生成等能力的代理,並將它們組裝成工作流程,在該流程中每個代理進行通訊與任務委派。框架包括管理非同步執行的排程器、整合外部API的插件系統,以及用於實時監控和除錯的內建日誌機制。xBrain的彈性介面支持自訂記憶體實作和代理模板,使開發者能根據不同領域調整行為。從聊天機器人、資料管道到研究實驗,xBrain可加速設計複雜多代理系統,並提供最少樣板碼。
  • 透過AST分析提取並提供相關程式碼內容,提升AI程式碼助手的準確性。
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    AI Code Context Helper 是什麼?
    AI Code Context Helper為一個Visual Studio Code擴充套件,利用AST自動提取光標周圍最相關的程式碼段。它識別相關函數、變數、import和文件註解,打造簡潔的上下文包,並傳送給GitHub Copilot、ChatGPT或Codeium等AI助手。通過篩選無關的程式碼並專注於相關範圍,大幅提升AI產生的程式碼建議的準確性。開發者可以自定義上下文深度、支援語言,並無縫整合到現有的AI協助流程中,而無需手動複製貼上或設定。支援JavaScript、TypeScript、Python和Java,適應多元程式碼庫。其較低的效能負擔確保不會中斷開發流程,同時開放源碼架構促進社群改進與客製化。
  • 一個展示結合搜尋、程式碼執行與問答等工具的Llm-based AI代理的Python範例。
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    LLM Agents Example 是什麼?
    LLM Agents Example提供一個實用的範例程式碼庫,用於建立Python中的AI代理。它展示註冊自訂工具(如網路搜尋、WolframAlpha數學求解器、CSV分析器、Python REPL)、建立聊天及檢索型代理,並連接向量資料庫進行文件問答。此範例示範維持對話記憶、動態派遣工具呼叫,以及鍊結多個LLM提示來解決複雜任務的方法。使用者可學習整合第三方API、結構化代理工作流程,並延展框架功能——作為開發者實驗與原型設計的實用指南。
  • 利用Morph的安全Python框架構建和部署可擴展的AI應用程式。
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    Morph 是什麼?
    Morph幫助用戶快速構建可以輕鬆安全部署的AI應用。該平台支持連接到BigQuery和Snowflake等數據源,並允許使用Python中的OpenAI API和ML模型進行數據處理。通過Morph,您可以在Markdown中創建互動屏幕並通過URL分享。此外,該框架預先配備基於角色的訪問控制和先進的安全功能,以確保您的數據受到保護。
  • 一個基於ReAct並開源的AI代理,由DeepSeek構建,可實現動態問答和從定制數據源檢索知識。
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    ReAct AI Agent from Scratch using DeepSeek 是什麼?
    該儲存庫提供逐步教程和範例實作,用於創建使用DeepSeek進行高維度向量檢索的ReAct AI代理。內容涵蓋環境配置、依賴安裝及自定義數據的向量存储配置。該代理利用ReAct模式結合推理和外部知識查找,產生透明且可解釋的回應。用戶可擴展系統,加入更多文件載入器、微調Prompt模板或更換向量資料庫。此彈性框架能幫助開發者與研究者快速原型設計強大的對話代理,實現推理、檢索及多知識源的無縫互動,只需幾行Python程式碼。
  • 開源AI機器人,用於Reddit:抓取帖子、摘要討論串,自動生成具有洞察力的評論,基於GPT技術。
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    Reddit AI Agent 是什麼?
    Reddit AI Agent是一個用Python編寫的命令列工具,結合PRAW與OpenAI GPT-3.5/4模型,自動化Reddit上的各種內容工作流程。它能從指定子版塊抓取帖子、評論或流行串,並將內容輸入GPT,生成高階摘要、情感分析或版主管理建議。用戶通過設定環境變數配置Reddit認證與OpenAI密鑰,並可調整提示範本與選擇任務,透過簡單的JSON配置檔來設定。執行後產出結構化輸出檔案或終端記錄,可供審核、用PRAW直接發布,或整合到更大的審核與研究流程中。
  • 一個開源框架,能夠啟用具備模組化工具包和多代理協調的LLM驅動代理。
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    Agents with ADK 是什麼?
    Agents with ADK是一個開源的Python框架,旨在簡化由大型語言模型驅動的智能代理建立。它包含模組化的代理範本、內建記憶管理、工具執行介面,以及多代理協調功能。開發者能快速插入自定義功能或外部API,配置規劃與推理流程,並監控代理互動。該框架支援與流行的LLM供應商整合,並提供日誌、重試邏輯,以及用於生產部署的擴展性。
  • Agentic-AI是一個Python框架,使自主AI代理能夠計劃、執行任務、管理記憶體並使用LLMs整合自定義工具。
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    Agentic-AI 是什麼?
    Agentic-AI是一個開源Python框架,簡化構建利用大語言模型(如OpenAI GPT)的自主代理。它提供核心模組,用於任務規劃、記憶持久化和工具整合,讓代理可以將高層目標拆解為可執行的步驟。該框架支援基於插件的自定義工具,例如API、網頁爬取和資料庫查詢,使代理能與外部系統互動。它具備鏈式思考推理引擎,協調規劃與執行循環,支持情境記憶回想和動態決策。開發者可以輕鬆配置代理行為、監控動作日誌並擴展功能,實現多樣應用的擴展性和適應性AI自動化。
  • 基於Python的實作工作坊,利用OpenAI API和自定義工具整合來建立AI代理。
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    AI Agent Workshop 是什麼?
    AI代理工作坊是一個完整的資源庫,提供實用範例與範本,用於用Python開發AI代理。內容包含展示代理框架的Jupyter筆記本、工具整合(如網路搜尋、檔案操作、資料庫查詢)、記憶機制與多步推理。用戶學習設定自定義代理規劃器、定義工具結構與實作循環式對話流程。每個模組均包含錯誤處理、Prompt優化與輸出評估的練習。程式碼支援OpenAI的功能呼叫與LangChain接點,可無縫擴充特定領域專用任務。非常適合希望打造自主助手、自動化任務機器人或問答代理的開發者,提供從簡單代理到高階流程的逐步指南。
  • 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。
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    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。
  • 用於建立具有記憶、規劃與工具整合的模組化AI代理的Python框架。
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    Linguistic Agent System 是什麼?
    語言代理系統是一個開源Python框架,設計用於建構利用語言模型來規劃和執行任務的智慧代理。它包含記憶管理、工具註冊、規劃器和執行器等組件,使代理能維持上下文、呼叫外部API、進行網路搜尋與自動化工作流程。可透過YAML調整配置,支援多個LLM供應者,加速聊天機器人、內容摘要器及自主助理的原型設計。開發者亦可擴展功能,包括自訂工具與記憶後端,並在本地或伺服器上部署代理。
  • Pits and Orbs 提供一個多代理格子世界環境,AI代理在此避免陷阱、收集寶珠,並在回合制場景中競爭。
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    Pits and Orbs 是什麼?
    Pits and Orbs是一個用Python實作的開源強化學習環境,提供回合制多代理格子世界,在其中代理追求目標並面臨環境危險。每個代理必須在可調整的格子上導航,避免隨機放置的陷阱(會懲罰或終止回合),並收集寶珠來獲得正向獎勵。該環境支援競爭和合作模式,讓研究者探索多樣學習場景。簡單的API可無縫整合如Stable Baselines或RLlib等流行RL框架。目前主要特色包括可調格子尺寸、動態陷阱與寶珠分佈、可配置的獎勵結構,以及選擇性註解訓練數據追踪。
  • 一個以人工智慧為動力的Python編碼代理,可以根據自然語言提示產生、執行和除錯Python程式碼。
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    Python Coding Agent 是什麼?
    Python Coding Agent是一個開源的命令列工具,使用GPT模型根據文字提示生成Python程式碼,將程式碼本地執行,並捕捉執行時錯誤。它提供即時回饋,讓用戶能反覆微調程式碼、自動化重複性腳本任務、原型資料分析流程以及除錯函數。將自然語言理解與即時程式碼執行結合,縮短想法與實作的距離,加速開發與學習。
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