直覺操作的SDK de Python工具

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

SDK de Python

  • 由GPT驅動的自主網路導航器,能探索網站、追蹤連結、提取資料並透過瀏覽回答使用者查詢。
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    Web Voyager 是什麼?
    Web Voyager是一個由LLM驅動的網頁導航代理,旨在自動化複雜的瀏覽任務。利用OpenAI的GPT模型,它能解讀自然語言指令,穿梭多個網頁、跟隨指定超連結、點擊按鈕、填寫表單、下載檔案及擷取截圖。它從HTML元素如表格和清單中提取結構化資料,摘要內容,並根據匯總的頁面資料生成回答。其模組化的Python SDK可與應用程式無縫整合,免除底層瀏覽器自動化程式碼。
  • A2A SDK使開發人員能夠在Python應用中無縫定義、調度和整合多個AI代理。
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    A2A SDK 是什麼?
    A2A SDK是用於構建、串接和管理Python中AI代理的開發者工具包。它提供API,用於通過提示或代碼定義代理行為,將代理連接到流程或工作流,並實現異步訊息傳遞。支援OpenAI、Llama、Redis和REST服務的整合,讓代理可以獲取資料、調用函數和儲存狀態。內建UI監控代理活動,模組化設計確保可擴展或替換元件以符合自訂應用場景。
  • AAGPT是一個開源框架,用於建立具有多步規劃、記憶管理和工具整合的自主AI代理。
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    AAGPT 是什麼?
    AAGPT是一個可擴展的開源AI代理框架,旨在構建自主代理。它允許您定義高層次目標,管理對話記憶,規劃多步任務,以及整合外部工具或API。使用簡單的配置文件和Python SDK,您可以自訂代理行為,定義自訂動作,並部署能與資料來源交互、執行指令、並從過往互動中學習以提升性能的代理。
  • AgentCrew是一個開源平台,用於協調AI代理、管理任務、記憶和多代理工作流程。
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    AgentCrew 是什麼?
    AgentCrew旨在簡化AI代理的創建與管理,通過抽象代理生命週期、記憶持久化、任務調度和代理間通信等常用功能。開發者可以定義自訂的代理檔案、設定觸發器與條件,並與OpenAI和Anthropic等主要大模型供應商整合。該框架提供Python SDK、CLI工具、RESTful端點和直觀的網頁儀表板,用於監控代理性能。自動化工作流程功能讓代理能並行或串接工作、交換訊息並記錄互動,以進行審計和重新訓練。模組化架構支援插件擴充,使組織可以根據不同應用需求定制平台,從客戶服務機器人到自動化研究助手和資料擷取管線。
  • AgentIn 是一個開源的 Python 框架,用於構建具有可定制記憶體、工具整合和自動提示的 AI 代理。
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    AgentIn 是什麼?
    AgentIn 是一個基於 Python 的 AI 代理框架,旨在加速對話與任務驅動代理的開發。它提供內建記憶模塊以持久化上下文,動態工具整合以調用外部 API 或本地函數,以及靈活的提示模板系統用於定制交互。多代理協調可實現平行工作流程,而日誌和緩存則提升可靠性與可審計性。可通过 YAML 或 Python 代碼輕鬆配置,AgentIn 支援主要 LLM 提供商,並可透過自定義插件擴展域特定功能。
  • 一個開源的 SDK,使開發者能夠建構、協調與部署具有自定義工具整合的自主AI代理。
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    AgentUniverse 是什麼?
    AgentUniverse提供一個統一的Python SDK,用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為,整合外部工具或API,維護對話記憶,以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境,加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄,提供即時洞察,其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。
  • 一個開源的AI代理編排框架,支持動態多代理工作流程,具備記憶和插件支持。
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    Isaree Platform 是什麼?
    Isaree平台旨在簡化AI代理的開發與部署。在其核心,它提供一個統一架構,用於創建具有對話、決策和協作能力的自主代理。開發者可以定義多個擁有自定義角色的代理,利用向量式記憶檢索,並通過可插拔模組集成外部數據源。平台包括Python SDK和RESTful API,實現無縫互動,支援實時回應流並提供內建的日誌與指標。靈活的配置支持在不同環境中使用Docker或雲端服務進行擴展。無論是開發具持久上下文的聊天機器人、自動化多步驟工作流程,還是協調研究助手,Isaree平台都能提供擴展性與可靠性,滿足企業級AI解決方案的需求。
  • 一個實驗性低代碼工作室,用於設計、協調和視覺化多智能體AI工作流程,具有交互式界面和可定制的智能體模板。
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    Autogen Studio Research 是什麼?
    Autogen Studio Research是一個托管在GitHub上的研究原型,用於構建、視覺化和迭代多智能體AI應用程序。它提供基於網頁的界面,讓您拖放智能體組件、定義通信渠道和配置執行管道。在底層,它使用Python SDK連接到各種LLM後端(OpenAI、Azure、本地模型),並提供實時日誌、度量和除錯工具。該平台旨在支持快速原型開發、決策流程和自動任務協調。
  • Swarms是一個多智能體協作平台,使開發者能夠構建和協調自主AI智能體以完成複雜任務。
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    Swarms 是什麼?
    Swarms是一個開發工具包和框架,旨在簡化自主AI智能體的創建與協調,讓它們共同運作以處理複雜的工作流程。每個智能體都可以配置不同角色、工具和記憶背景,使專門的智能體能進行資訊搜尋、資料分析、創意生成或調用外部API。該平台提供命令列界面、Python SDK與YAML配置文件,用於定義智能體行為、調度策略和智能體間通信。Swarms支持與OpenAI、Anthropic、Azure及開源LLMs的整合,內建日誌記錄、監控儀表板,以及模組化的持久層來串連多步推理流程。有了Swarms,團隊可以用最少的樣板碼快速架構、測試與部署分散式的自組織AI解決方案,完全可觀測。
  • Connery SDK 讓開發者能夠建立、測試與部署具有記憶功能的 AI 代理,並整合工具。
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    Connery SDK 是什麼?
    Connery SDK 是一個全面的框架,簡化了 AI 代理的創建。它為 Node.js、Python、Deno 和瀏覽器提供客戶端庫,使開發者能定義代理行為、整合外部工具和資料來源、管理長期記憶,並連接多個 LLM。內建遙測與部署工具,加速從開發到生產的整個代理生命周期。
  • Roboflow推理API提供實時、可擴展的電腦視覺推理,用於物件檢測、分類和分割。
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    Roboflow Inference API 是什麼?
    Roboflow推理API是一個雲端平台,通過安全的REST端點托管並提供您的電腦視覺模型。在Roboflow訓練模型或導入現有模型後,可以在幾秒內將其部署到推理API。服務自動處理自動擴展、版本控制、批次處理和實時處理,讓您專注於開發利用物件檢測、分類、分割、姿勢估計、光學字符識別(OCR)等的應用。Python、JavaScript和Curl的SDK和範例程式碼簡化整合,並且儀表板指標讓您追蹤延遲、吞吐量和準確率的變化。
  • LangChain 是一個開源框架,使開發者能夠建立由 LLM 支持的鏈、代理、記憶體和工具整合。
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    LangChain 是什麼?
    LangChain 是一個模組化的框架,幫助開發者連結大型語言模型與外部資料來源和工具,打造高階 AI 應用。它提供用於順序 LLM 呼叫的鏈抽象、決策流程的代理協調、用於保留上下文的記憶模組,並與文件載入器、向量存儲器與 API 工具整合。支援多供應商和 Python、JavaScript SDK,加速聊天機器人、QA 系統與個人化助理的原型與部署。
  • 一個開源引擎,用於建立具有深層文件理解、向量知識庫和檢索增強生成流程的AI代理。
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    RAGFlow 是什麼?
    RAGFlow是一個功能強大的開源RAG(檢索增強生成)引擎,旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合,對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引,建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API,檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程,例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器,實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點,確保與現有流程的無縫整合,並保障擴展性與降低幻覺誤差。
  • 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。
  • LlamaSim是一個基於Python的框架,用於模擬由Llama語言模型支持的多代理人互動和決策。
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    LlamaSim 是什麼?
    實際操作中,LlamaSim允許您使用Llama模型定義多個AI驅動的代理,設置交互場景,運行受控模擬。您可以使用簡單的Python API來自定義代理的個性、決策邏輯和通信渠道。該框架自動處理提示構建、回應解析和對話狀態追蹤。它記錄所有交互,並提供內建的評估指標,如回應一致性、任務完成率和延遲。通過插件架構,您可以整合外部資料來源、添加自定義評估函數或擴展代理能力。LlamaSim輕量化的核心適用於本地開發、持續集成管道或雲端部署,促進可複製的研究與原型驗證。
  • Local-Super-Agents使開發者能在本地建立並運行具有自定義工具和記憶體管理的自主AI代理。
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    Local-Super-Agents 是什麼?
    Local-Super-Agents提供一個基於Python的平台,用於創建完全在本地運行的自主AI代理。框架包括模組化元件,如記憶體存儲、API整合工具包、LLM適配器和代理協調。用戶可以定義自訂任務代理、連鎖行動,並在沙盒環境中模擬多代理協作。它通過CLI工具、預設模板和可擴展模組抽象複雜的設定。沒有雲端依賴,讓開發者保有資料隱私與資源控制。其插件系統支援整合網頁爬蟲、資料庫連接器和自訂Python函式,應用於自主研究、資料擷取和本地化自動化等工作流程。
  • MultiMind 協調多個 AI 代理人以並行處理任務、管理記憶體並整合外部數據來源。
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    MultiMind 是什麼?
    MultiMind 是一個 AI 平台,讓開發者通過定義專門化的代理人來構建多代理工作流程,例如數據分析、支援聊天機器人和內容生成。它提供視覺工作流程構建器以及 Python 和 JavaScript SDK,自動化代理人之間的通訊,並維護持久記憶。您可以整合外部 API 並在 MultiMind 雲端或自建基礎設施上部署專案,確保模組化且可擴展的 AI 應用程序,且無需大量樣板程式碼。
  • NeXent 是一個開源平台,用於建立、部署和管理具有模組化管道的人工智慧代理。
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    NeXent 是什麼?
    NeXent 是一個彈性的 AI 代理框架,允許你透過 YAML 或 Python SDK 自訂數字工作者。你可以將多個大規模語言模型(LLMs)、外部 API 和工具鏈整合到模組化管道中。內建的記憶模組支援有狀態的互動,而監控儀表板提供即時洞察。NeXent 支援本地與雲端部署、Docker 容器,並可水平擴展以滿足企業需求。其開源設計鼓勵擴充性和社群驅動的插件。
  • OpenDerisk 透過可自定義的風險評估管道,自動評估AI模型在公平性、隱私性、韌性和安全性方面的風險。
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    OpenDerisk 是什麼?
    OpenDerisk 提供模組化且可擴展的平台,用於評估和降低AI系統中的風險。它包括公平性評估指標、私隱洩漏檢測、對抗性韌性測試、偏見監控及輸出品質檢查。用戶可以配置預建探針或開發自定義模組以針對特定風險領域。結果匯集為互動性報告,突出弱點並提供修正建議。OpenDerisk 以CLI和Python SDK形式運行,方便無縫整合到開發流程、持續整合管道和自動化品質門檻,確保安全可靠的AI部署。
  • Vision Agent 利用計算機視覺與大型語言模型(LLMs)自動化界面交互並生成視覺化的自動化腳本。
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    Vision Agent 是什麼?
    Vision Agent 是一個開源的 AI 框架,讓開發者和 QA 工程師能透過基於視覺的元素偵測與自然語言驅動的腳本來自動化圖形界面。它利用計算機視覺模型定位螢幕上的按鈕、表單和互動元件,並使用大型語言模型將用戶指令轉換為可執行的自動化程式碼。此代理會根據 UI 變化進行適應,確保對網頁與桌面應用程式的測試套件具有韌性和低維護性。提供 Python SDK、CLI 工具,以及與 CI 管道的整合,實現無縫端到端的測試流程。
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