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オープンソースフレームワーク

  • AI驅動的框架將非結構性的反饋轉換為可行的洞察。
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    MDLR 是什麼?
    MDLR是一個創新的開源框架,利用AI分析和組織非結構性內容,例如評論和筆記。這個強大的平台幫助將零散的數據轉換為可行的、實時的、持續演變的摘要。非常適合個人日記和協作努力,MDLR為用戶提供配合新數據引入而不斷適應的AI驅動摘要,確保洞察不斷保持最新和相關。MDLR可以輕鬆集成到各種平台中,通過自動更新的筆記和摘要來增強項目管理,非常適合個人和小組使用。
  • 模擬具有可定制買家和賣家AI代理的動態電子商務談判,配備談判協議和可視化功能。
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    Multi-Agent-Seller 是什麼?
    Multi-Agent-Seller 提供了一個模組化的環境,用於使用AI代理模擬電子商務談判。它包括預設的買家和賣家代理,具有可自定義的談判策略,例如動態定價、基於時間的讓步和效用為基礎的決策。用戶可以定義自定義協議、訊息格式和市場條件。該框架負責會話管理、報價追蹤和結果日誌,並配備內建的可視化工具以分析代理互動。它可以輕鬆與機器學習庫整合,用於策略開發,支持使用強化學習或規則的代理進行實驗。其擴展性架構允許添加新代理類型、談判規則和可視化插件。Multi-Agent-Seller 非常適合測試多代理算法、研究談判行為,以及在AI與電子商務領域進行概念教學。
  • 一個基於Java的開源多代理系統框架,實現代理行為、通信與協調,用於分散式問題解決。
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    Multi-Agent Systems 是什麼?
    多代理系統旨在簡化分散式代理架構的創建、配置與執行。開發者可以在Java類中定義代理行為、通信本體與服務描述。框架負責容器設置、訊息傳輸與生命週期管理。基於FIPA標準協議,支持點對點協商、合作規劃及模組擴展。用戶可在單機或跨網絡主機運行、監控與除錯多代理場景,非常適合科研、教育與小型部署。
  • OpenSilver是一個開源框架,用於使用C#和XAML構建現代的.NET網頁應用程式。
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    OpenSilver 是什麼?
    OpenSilver是一個免費的開源UI框架,旨在使用C#和XAML構建現代的.NET網頁應用程式。它支持WPF和Silverlight應用程式,並促進從舊版Silverlight技術的無縫過渡。該框架確保100%的代碼重用性,與Blazor、React和Angular等各種現代網頁技術的相容性,並提供了VS Code的AI增強XAML設計器。使用OpenSilver,開發人員可以建構跨平台應用程式,這些應用程式可在任何瀏覽器和設備上運行,保留應用程式的原始外觀和感覺,同時大幅降低遷移成本和時間。
  • 簡化和自動化合成監控和測試,以確保您的應用程序穩定運行。
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    PerfAgents Uncloud 是什麼?
    PerfAgents是一個由AI驅動的合成監控和測試平台,旨在簡化設置和管理對關鍵應用程序的監控。它支持多個開源框架,如Selenium、Puppeteer、Cypress和Playwright。通過利用您現有的腳本或輕鬆創建新的腳本,PerfAgents提供持續測試,減少停機時間,確保最佳的應用程序性能。它無縫地與Slack、Microsoft Teams、Jira和PagerDuty等工具集成,可進行實時警報和通知。
  • 一個用於創建和運行可定制AI代理人的Python SDK,具備工具整合、記憶存儲和串流回應功能。
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    Promptix Python SDK 是什麼?
    Promptix Python是一個用於在Python中構建自主AI代理人的開源框架。通過簡單的pip安裝,您可以實例化由任何主要的LLM驅動的代理人、註冊領域特定工具、配置內存或持久數據存儲器,以及調度多步決策循環。此SDK支持實時串流Token輸出、日誌記錄或自定義處理的回調,以及內建的記憶模組來保持交互上下文。開發者可以利用此函式庫在幾分鐘內原型設計聊天機器人助手、自動化流程、數據管道或研究代理人。其模組化設計允許切換模型、添加自定義工具和擴展記憶後端,以適應多種AI代理應用需求。
  • 一個運用RAG結合LangChain與Gemini LLM的人工智慧代理,透過對話互動來提取結構化知識。
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    RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction 是什麼?
    此基於RAG的智慧對話AI代理,結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM,通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時,代理會檢索最相關的段落,並輸入提示模板,生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手,能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。
  • SoccerAgent 使用多代理增强学习來訓練 AI 球員,以實現逼真的足球模擬和策略優化。
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    SoccerAgent 是什麼?
    SoccerAgent 是一個專門用於開發和訓練自主足球代理的 AI 框架,採用最先进的多代理增強學習(MARL)技術。它在 2D 或 3D 環境中模擬逼真的足球比賽,提供定義獎勵函數、定制玩家屬性和實施戰術策略的工具。用戶可以通過內建模塊整合流行的 RL 算法(如 PPO、DDPG 和 MADDPG),通過儀表板監控訓練進度,以及實時視覺化代理行為。此框架支持基於場景的訓練,涵蓋進攻、防守與協作協議。具有擴展性強的代碼庫和詳細文檔,SoccerAgent 使研究人員和開發者能夠分析團隊動態,並優化基於 AI 的比賽策略,應用於學術和商業項目。
  • 一個基於AWS Step Functions的AI代理,能協調LLM驅動的工作流程、動態分支與函數調用以實現自動化。
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    Step Functions Agent 是什麼?
    Step Functions代理是一個開源工具包,使開發者能在AWS上構建智慧的無伺服器工作流程。藉由利用OpenAI的GPT等大語言模型,根據自然語言提示或結構化指令動態生成AWS Step Functions狀態機定義。它支援調用Lambda函數、在步驟間傳遞上下文、實現條件分支、平行化、重試與錯誤處理。框架抽象化AWS服務整合,自動配置資源,並通過CloudWatch提供觀測性。用戶可自訂提示、整合自定義函數、監控流程執行。配備備援策略及審計記錄,方便建立可擴展且具韌性的AI自動化管道,加速資料處理、ETL及決策支援應用的開發。
  • ToolAgents是一個開源框架,使基於LLM的代理能夠自主調用外部工具並協作進行複雜的工作流程。
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    ToolAgents 是什麼?
    ToolAgents是一個模組化的開源AI代理框架,將大型語言模型與外部工具整合,實現複雜的工作流程自動化。開發者通過集中式註冊表註冊工具,定義像API呼叫、資料庫查詢、程式碼執行與文件分析等任務端點。代理可以規劃多步操作,依據LLM輸出動態調用或鏈接工具。該框架支援串列與平行任務執行、錯誤處理,以及可擴展的插件擴充,並藉由Python API簡化智能代理的建構、測試與部署,促進資料擷取、內容生成、腳本執行與文件處理,加速原型開發與擴展自動化範圍。
  • 一個開源的檢索增強微調框架,通過可擴展的檢索提升文本、圖像和視頻模型性能。
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    Trinity-RFT 是什麼?
    Trinity-RFT(檢索微調)是一個統一的開源框架,旨在通過結合檢索和微調流程來提升模型的準確性和效率。用戶可以準備語料庫、構建檢索索引,並將檢索到的上下文直接插入訓練循環中。它支持文本、圖像和視頻的多模態檢索,與流行的向量存儲集成,並提供評估指標和部署腳本,以便快速原型設計與生產部署。
  • VMAS是一個模塊化的多智能體強化學習框架,具有內置算法,可實現GPU加速的多智能體環境仿真與訓練。
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    VMAS 是什麼?
    VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包,利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例,實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現,例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA,並具有模塊化的策略和環境接口,便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE),提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子,用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合,非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。
  • Cloudflare Agents 讓開發者能在邊緣建立自主式 AI 代理,整合大型語言模型 (LLMs) 與 HTTP 端點及動作。
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    Cloudflare Agents 是什麼?
    Cloudflare Agents 旨在協助開發者利用 Cloudflare Workers 在網路邊緣建構、部署與管理自主式 AI 代理。透過統一的 SDK,您可以用 JavaScript 或 TypeScript 定義代理行為、自訂動作和對話流程。此框架可無縫整合主要大型語言模型供應商如 OpenAI 和 Anthropic,並提供內建支援 HTTP 請求、環境變數和串流回應。一旦設定完成,代理可在數秒內全球部署,為終端用戶提供超低延遲的互動體驗。Cloudflare Agents 亦包含用於本地開發、測試及除錯的工具,確保開發流程順暢。
  • 一個Python框架,使開發者能在區塊鏈和點對點網絡上構建、部署和管理去中心化的自主經濟代理(AEA)
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    Autonomous Economic Agents (AEA) 是什麼?
    Fetch.ai的自主經濟代理(AEA)是一個多用途框架,讓開發者能設計、實現並協調自主軟件代理,這些代理能相互作用、與外部環境及數字帳本互動。利用插件架構,AEA提供預建模塊,用於通信協議、加密帳本API、去中心化身份和可自定義的決策能力。代理能在去中心化市場合內自我探索及交易,執行目標驅動行為,並通過實時數據流進行調整。該框架支持模擬工具,用於測試和排除多代理情境的錯誤,以及部署到實時區塊鏈或點對點網絡。結合內建的互操作性和代理之間的訊息傳遞,AEA能簡化能源交易、供應鏈優化和智慧物聯網協調等複雜的自主經濟應用開發。
  • 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。
  • 一個人工智慧代理框架,協調多個翻譯代理,共同生成、調整與評估機器翻譯。
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    AI-Agentic Machine Translation 是什麼?
    人工智慧代理機器翻譯是一個開源框架,設計用於機器翻譯的研究與開發。它協調三個核心代理:生成、評估與調整,共同產出、評估並改善翻譯。基於PyTorch與Transformer模型,支援監督預訓練、強化學習優化與可配置代理策略。用戶可以在標準資料集上做基準測試、追蹤BLEU分數,並擴充流程加入自訂代理或獎勵函數,以探索代理間合作在翻譯任務中的應用。
  • 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。
  • HackerGCLASS 的 Agent API:用於部署具有自定義工具、記憶體和工作流程的AI代理的Python RESTful框架。
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    HackerGCLASS Agent API 是什麼?
    HackerGCLASS Agent API是一個開源的Python框架,暴露RESTful端點來運行AI代理。開發人員可以定義自定義工具整合、配置提示模板,並在各會話中維護代理狀態和記憶體。該框架支持多代理並行調度、處理複雜對話流程,並整合外部服務。它通過Uvicorn或其他ASGI服務器簡化部署,並通過插件模組提供擴展性,快速為各種用途創建領域專屬的AI代理。
  • 一個由 Google Cloud 提供的開源框架,提供模板和範例程式碼,用於快速建立具有記憶力、計劃性及 API 整合的對話式AI代理。
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    Agent Starter Pack 是什麼?
    Agent Starter Pack 是為開發人員打造的工具套件,用於在 Google Cloud 上建立智能、互動的代理。提供 Node.js 和 Python 的模板,用於管理對話流程、維護長期記憶,以及調用工具和API。基於 Vertex AI 及 Cloud Functions 或 Cloud Run 構建,支援多步計劃、動態路由、觀測性與記錄。開發者可擴充連接器,建構專屬領域的助理,並在數分鐘內部署可擴展的代理。
  • 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。
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