專業кастомизированные подсказки工具

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

кастомизированные подсказки

  • LazyLLM是一個Python框架,讓開發者能夠建立具有自訂記憶、工具整合和工作流程的智能AI代理。
    0
    0
    LazyLLM 是什麼?
    LazyLLM提供外部API或自定義工具。代理透過串列或分支工作流程來執行定義的任務,支援同步或非同步操作。LazyLLM還提供內建的日誌、測試工具和擴充點,以自訂提示或檢索策略。藉由管理底層的LLM呼叫、記憶體管理和工具執行,LazyLLM能快速建立原型和部署智能助理、聊天機器人與自動化腳本,幾乎不需樣板碼。
  • 一個展示如何在AWS Bedrock上協調多個AI代理以共同解決工作流程的範例模板。
    0
    0
    AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint 是什麼?
    AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint提供一個模組化的框架,用以在AWS Bedrock上實現多代理架構。包含定義代理角色(規劃者、研究員、執行者與評估者)的範例程式碼,這些角色透過共用訊息佇列合作。每個代理都可調用不同的Bedrock模型,配合自訂提示語,並將中間輸出傳遞給下一個代理。內建CloudWatch日誌記錄、錯誤處理範例,以及同步或非同步執行支援,展示如何管理模型選擇、批次任務與端到端協調。開發者可克隆資源庫、設定AWS IAM角色與Bedrock端點,然後透過CloudFormation或CDK部署。開源設計鼓勵擴展角色、跨任務擴充代理,並整合S3、Lambda與Step Functions。
  • SwarmZero是一個Python框架,用於協調多個基於LLM的代理人,合作完成具有角色驅動工作流程的任務。
    0
    0
    SwarmZero 是什麼?
    SwarmZero提供一個可擴展的開源環境,用來定義、管理和執行AI代理群。開發者可以聲明代理角色、自定義提示,並通過統一的協調器API鏈接工作流程。此框架與主要的LLM提供商整合,支援插件擴充並記錄會話數據以便除錯和性能分析。無論是協調研究機器人、內容創作還是數據分析器,SwarmZero都能簡化多代理的協作並確保結果透明且可重複。
精選