專業кастомные инструменты工具

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

кастомные инструменты

  • LeanAgent 是一個開源的 AI 機器人框架,用於構建具有 LLM 驅動的規劃、工具使用和記憶管理的自主代理。
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    LeanAgent 是什麼?
    LeanAgent 是一個基於 Python 的框架,旨在簡化自主 AI 代理的建立。它提供內建的規劃模組,利用大型語言模型進行決策,擴展性強的工具集成層可調用外部 API 或自定義腳本,並具有能在多次交互中保留上下文的記憶管理系統。開發者可以配置代理工作流程、加入自定義工具,快速進行除錯並部署適用於各種領域的生產級代理。
  • 一個輕量級的C++框架,使用llama.cpp構建本地AI代理,具有插件和會話記憶功能。
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    llama-cpp-agent 是什麼?
    llama-cpp-agent是一個開源的C++框架,可完整離線運行AI代理。它利用llama.cpp推理引擎提供快速、低延時的互動,支持模組化插件系統、可配置記憶體和任務執行。開發者可以整合自定義工具,切換多個本地LLM模型,建立重視隱私的對話助手,無需外部依賴。
  • Playbooks AI是一個開源的低程式碼框架,用於設計、部署和管理具有模組化流程的定制AI代理。
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    Playbooks AI 是什麼?
    Playbooks AI是一個用於通過聲明式劇本DSL構建AI代理的開發框架。它支持與多種大型語言模型(LLMs)、自定義工具和記憶存儲的整合。配備CLI和網頁界面,使用者可以定義代理行為、編排多步流程並監控執行結果。功能包括工具路由、有狀態記憶、版本控制、分析和多代理協作,便於快速原型設計和部署生產級AI助手。
  • 由OpenAI提供的Python軟體開發工具包,用於構建、運行和測試具有工具、記憶和規劃能力的可定製AI代理。
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    openai-agents-python 是什麼?
    openai-agents-python是一個全面的Python套件,旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具,指定代理目標,並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具,方便迭代行為與排解複雜的多步任務。
  • LLM-Agent 是一個用於創建基於 LLM 的代理的 Python 函式庫,能整合外部工具、執行動作並管理工作流程。
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    LLM-Agent 是什麼?
    LLM-Agent 提供一個結構化架構,用於建立智慧代理,利用 LLM。它包含定義自訂工具的工具箱、保持語境的記憶模組,以及協調複雜動作連鎖的執行器。代理可以呼叫 API、執行本地流程、查詢資料庫,並管理對話狀態。提示範本與插件鉤子允許微調代理行為。設計高度可擴展,支援新增工具介面、自訂評估器及動態任務路由,實現自動化研究、資料分析、程式碼生成等功能。
  • MCP代理整合AI模型、工具和插件,以自動化任務並在應用程序中實現動態對話工作流程。
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    MCP Agent 是什麼?
    MCP代理提供構建智能AI驅動助手的堅實基礎,通過模組化組件整合語言模型、自定義工具和數據源。其核心功能包括根據用戶意圖動態調用工具、長期對話的上下文感知記憶管理,以及靈活的插件系統,方便擴展能力。開發者可以定義流程來處理輸入、調用外部API並管理異步工作流程,同時保持透明的日誌和指標。支持主流LLM、可配置模板和基於角色的訪問控制,MCP代理簡化了可擴展、易維護的AI代理在生產環境中的部署。無論是客戶支持聊天機器人、機器流程自動化( RPA )還是研究助理,MCP代理都能加快開發週期並確保跨用例的性能穩定。
  • 一個Go SDK,讓開發者能建立具有自主能力的AI代理人,結合LLMs、工具整合、記憶體與規劃管線。
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    Agent-Go 是什麼?
    Agent-Go提供模組化框架,用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商(如OpenAI)、用於長期保持上下文的向量記憶庫,以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具(API、資料庫或shell指令),代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史,且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。
  • 一個Python庫,支持自主的OpenAI GPT驅動代理,具有可定制的工具、記憶體和計劃能力,用於任務自動化。
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    Autonomous Agents 是什麼?
    自治代理是一個開源的Python庫,旨在簡化由大型語言模型驅動的自主AI代理的創建。通過抽象感知、推理和行動等核心組件,它允許開發者定義自定義工具、記憶體和策略。代理能自主規劃多步任務、查詢外部API、通過自定義解析器處理結果,以及保持對話上下文。該框架支持動態工具選擇、序列和並行任務執行,以及記憶體持久化,讓數據分析、研究、電子郵件摘要和網頁抓取等工作具有強大的自動化能力。其可擴展性設計方便與各種LLM提供商和自定模組的集成。
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