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исследовательские приложения

  • FAgent 是一個用於協調具有任務規劃、工具整合和環境模擬的 LLM 驅動代理的 Python 框架。
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    FAgent 是什麼?
    FAgent 提供模組化架構來建立 AI 代理,包括環境抽象、策略介面和工具連接器。支援與流行的 LLM 服務整合,實現上下文保持的記憶管理,並提供用於日誌記錄和監控代理行為的可觀察層。開發者可定義自訂工具與行動,協調多步工作流程,並運行基於模擬的評估。FAgent 還包含資料收集、性能指標和自動化測試的插件,適用於研究、原型設計及多領域自主代理的生產部署。
  • FreeAct是一個開源框架,可以讓自主AI代理透過LLM驅動模組進行規劃、推理與執行動作。
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    FreeAct 是什麼?
    FreeAct採用模組化架構,簡化AI代理的建立。開發者定義高層目標,配置規劃模組以產生逐步計畫。推理模組評估計畫的可行性,執行引擎協調API呼叫、資料庫查詢及外部工具互動。記憶管理追蹤會話內容與歷史資料,協助代理做出明智決策。環境登記方便整合自訂工具與服務,實現動態調適。FreeAct支援多種LLM後端,可部署在本地伺服器或雲端環境。其開源且可擴充的設計,促進智慧代理的快速原型開發,用於研究與產業應用。
  • 設計、開發和部署自定義的觸覺交互,無需編碼。
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    Hapticlabs 是什麼?
    Hapticlabs 提供了一個直觀的無需編碼的工具包,專為創建自定義觸覺交互而設計。用戶可以輕鬆設計觸覺反饋,構建功能原型,並在多個設備上測試他們的設計。Hapticlabs Studio、DevKit 和移動應用程序允許無需編碼的實時評估。適合產品開發、教育、研究和 DIY 項目,Hapticlabs 簡化了將觸覺融入產品的過程,透過具體的反饋增強用戶體驗。
  • Odyssey 是一個開源的多智能體 AI 系統,利用模組化工具和記憶體協調多個 LLM 智能體,實現複雜任務的自動化。
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    Odyssey 是什麼?
    Odyssey 提供了一個靈活的架構,用於構建協作式多智能體系統。其核心組件包括用於定義和分配子任務的任務管理器、存儲上下文和對話歷史的記憶模塊、協調基於 LLM 的智能體的智能體控制器,以及整合外部 API 或自定義函數的工具管理器。開發者可以通過 YAML 文件來配置工作流程,選擇預建的 LLM 核心(例如 GPT-4、本地模型),並輕鬆擴展框架加入新工具或記憶後端。Odyssey 支援交互記錄、異步任務執行和迭代優化流程,適用於研究、原型設計和投產的多智能體應用。
  • LemLab 是一個 Python 框架,讓你可以建立具有記憶、工具整合和評估管道的可定製 AI 代理。
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    LemLab 是什麼?
    LemLab 是一個用於開發由大型語言模型驅動的 AI 代理的模組化框架。開發者可以定義自訂提示範本、串聯多步推理管道、整合外部工具和 API,並配置記憶後端以儲存對話內容。它也包括評估套件,用來基準測試代理在特定任務上的表現。透過提供可重用的組件與清晰的抽象,LemLab 加速實驗、除錯,並在研究與商業環境中部署複雜的 LLM 應用。
  • 現代工具集,無需提前標籤或模型訓練即可輕鬆進行文本分類。
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    Ramen AI 是什麼?
    Ramen AI旨在簡化文本分類的過程,使沒有技術專長的人也能使用。使用Ramen AI,無需預標籤數據或模型訓練。該平台提供直觀的即用型體驗,配備了構建、測試、監控和高效擴展應用所需的所有工具。無論您需要為商業、研究或其他任何應用分類文本數據,Ramen AI的全面工具集都能幫助您快速且有效地完成。
  • 一個輕量級的Python框架,讓開發者可以建立具有模組化流程和工具整合的自主式AI代理。
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    CUPCAKE AGI 是什麼?
    CUPCAKE AGI(Component Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence)是一個彈性的Python框架,通過結合語言模型、記憶體和外部工具,簡化建立自主代理的流程。其核心模組包含目標規劃器、模型執行器與記憶管理器,以保持多次互動中的上下文。開發者能透過插件擴充功能,整合API、資料庫或自訂工具包。CUPCAKE AGI支援同步與非同步工作流程,非常適合科研、原型設計和生產環境部署,應用範圍多元。
  • 一個將基於大型語言模型(LLM)對話整合到 JaCaMo 多智能體系統中的框架,以實現目標導向的對話代理。
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    Dial4JaCa 是什麼?
    Dial4JaCa 是一個 Java 庫插件,適用於 JaCaMo 多智能體平台,攔截智能體間的訊息,編碼代理意圖,並通過 LLM 後端(OpenAI、本地模型)路由。它管理對話上下文,更新信念庫,並將回應生成整合到 AgentSpeak(L) 的推理週期中。開發者可以自訂提示語、定義對話工件以及處理異步調用,使代理能解讀使用者語句、協調任務並擷取外部資訊。其模組化設計支持錯誤處理、日誌記錄和多 LLM 選擇,非常適合研究、教育及快速原型建構對話式多智能體系統。
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