Best Agentide Arendamise Rakendusi (2026)
4 min read
Kui tellid selle lehe lingi kaudu, võime saada komisjoni — see ei mõjuta kunagi meie hinnanguid.
Ostja juhatis on parimate agentide arendamise süsteemide loetelu—vahendite loomise, hõrgutamise ja käivitamise süsteemid, mida kasutatakse rakenduste loomiseks, mis mõtlevad, kasutavad tööriistaid ja täitavad mitmeüksuslikke tegevusi.
Kui sind ongi proovinud luua kääbikut, mis suudaksid ordida toitu teie eest, või virtuaalse assistendi, kes suudaks haldada teie aja plaanilt, vaid see kippis aga kokku, kui te püüdsite seda teha midagi sellest pisut erinevat, siis te ei ole üksi.
Intelliigentsete agendite ehitamise põhiprobleemi on see, et nad nõuavad väga palju taha, ja selle taha ehitamine on väga keeruline.
Valige õige Agentide Arendusliik
Siiski, kui me pöördume agentide arendamise liiki poole, siis on mõned asjaolud, mis tegelikult olulised. Esiteks, peate vastama küsimusele mis määra taha tahesid endaga ehitada. Kui olete selleks valmis, et alustada nullist ning kõik teha põrandajääkilt üles, peaks teile olevat tool, mis annab sulle madala taseme ülemkütab voo üle arhitektuure ja agendi osadest. AutoGen näiteks on avatud alljärelsuse Pythoni raamesüsteem, mille abil suudabite võrdselt luua mitmefunktsioneerivate LLM-arendussüsteemid, mis teevad koostööd tehtud taseid tasus ja sellega lahendada ülesandeid ning see on suurepärane valik, kui soovite olla eriti kätega pehme seesmüüri all.
Mis mõned asjaolud peaksid teil muljele andma
- Mis tahes võrgu, peate tegema, seda enne ütlema ette, mida see võimas teeb, ning kuulge, miks võiks teha.
- Mitte ühelgi puhul ei suudaks te üldse ehitada teha ise selles süsteemis teha või ei saa teha või ehitada selle mõista, kuna selle võrgu peab teil olemas olema, et hakanu üldse ehitada.
- Üks tiheda võrgu kohta mõtleb see, kuidas ta võib olla võrgu kõikides teadused kui te võrdsete võrgu teed võrdse võrgu kui te teed võrdse teed või ühes võrsu võrsu võrsule või ühed võrsul võrdses võrsa võrsul võrgu võrsus võrsule võrsul võrdses võrsa võrsul võrsul võrdses võrsul võrsa võrdses võrsul võrgu võrsa võrsa võrsul võrdsel võrsa võrsa võrgu võrsa võrsul võrdsel võrsa võrsa võrgu võrgu võrsa võrsa võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrsa võrdsa võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrgu võrgu võrsa võrsa võrgu võrsa võrsa võrgu võrgu võrsa võrgu võrgu võrsa võrgu võrsa võrgu võrgu võrgu võrsa võrsa võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrsa võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu võrgu voi
Teisel pool juhul, kui soovid mõelda ainult kõrgharuga loogika koostamisele oma agentide puhul ilma ettevõtte alustega hoolitseda, siis soovid tööriista, mis eemaldaks teil neist alustest mõned detailsed. Esimene niisugune tööriista on programmatiseeritud andmetähendusplatvorm Snorkel Flow, mis võimaldab teil kujundada tootmistegevuse mudeleid kiiresti, eemaldades mõnest andmetähenduse määramise tööst mõned müratsused. See on hea valik, kui soovid mõelda ainult loogikaga, ilma et agenditega liikumine ei püsti neid liiga sügavale.
Teine aspekt, mida tuleb arvestada, on agentide tüüp, mis soovid ehitada. Kui soovid ehitada agentid, mis vastavdavad tundlikumalt füüsilisse maailma, siis vajate tööriista, mis integreerub sensorite ja aktuaatorite ja suudab käsitleda tegelikkuse andmetöötluse keerukusi. NetX, modulaarne majandussüsteem, mis ühendab blokkiliti infrastruktuuri võimsuste AI võlgamisega, võib olla võimas valik nendele tüüpilegi.
Tavaline Hindaamise Päri- ja Ebausse
Kui on tegu hindaga, siis agentide arendamise vahendeid võib leida märkimisväärselt ebameeldivaks kätte saada. Mõnes neist on näiteks Gretel AI, kus sa sellest tasuta alust saan, kuid mida teeb, seejärel on sa kuni te sellele tööle üle saanud. Teisal, nagu näiteks DeepOpinion, on tasuta funktsiooni, kuid sa pead tasuma eesmärgina tõelise funktsionaalseid võimalusi saada. Ja seejärel on veel teised, nagu näiteks Theoriq AI, kes on tasuta kasutusalas, kuid seejärel pead tasuma eesmärkina, kui sa algusest peale kasutasid blokkiliti infrastruktuuri.
Ühe tavalise vigu, mida tuleb teadvustada, on ülehinnatav turundusettepanekud. Kui te ehitate komplekse agenti, on see lihtne ära minna, kuidas see võimaldab, kuid on sama lihtne põrkuda, kui teatud võimaluste eesmärgiks on liiga suur. Vaadage asju, mis on ühetaolased oma võimalustega ja piirangutega, ning kus on selge toetusstrukutuur asju juhtima, kui midagi läbi paiskub.
Agentide loomine tulevikus
Mis see näeb agentide ehitamisega kui tegelikult? Vaadage, kuidas sel juhtumis ehitada teksti muutmise ülesande võimaldav chatbot?
Kasutades AutoGen, saate ehitada üksikasjaliku arengu ühiskonna chatbotiks ning seejärel kasutatakse Snorkeli selleks, et saate andmete hõivamiseks etiketeid. Kellest saate kujundada pikamaa mälu, mis võimaldab mälusid, mis kui eelmine suhtlus või muudab kohustusi ühekohaseks ühiskonna teenuseks.
Kui olete ette valmistatud, et kasutada ühiskonna ülesehitamise algoritmiks Pdf Redact, et andmed võtta ükskõik, mis see minge saate, kasutades Zep'i, et mäluseadist mälusid. Nüüd siis siis kasutage Greteli ja süntetiseerite andmed, mis on võimalik, mis süntetiseerib andmed võimalikkuseks.
Tegeliku soovitused
# Kuidas saavutada maksimaalselt edustust oma agentide arendustegevustel
Esimest, keskige tähelepanu sihtkunni, agentide kõrgtasemel loogika ehitamisele, mitte ajapikku süsteemi üksikasjalike detailidega kummardumisse. Teiseks, valige vahendid, mis on nendes võimalustega ja piirangutega õigelt selgitatud, ning mis on selgelt võimekaks toimivast üleriiklikust toetusest. Lõpuks, ei pea jääma jumelatult katsma ja katsetama erinevaid asju, kui selleks on vaja võtta riske ja tegutseda nendega ette nähtud võimalustele kaotades. Pädevad vahendid ja selge strateegia võidavad, saab koostada inteligentseid agentide, mis võivad lahendada keerulisi probleeme ning mida saab üritada inimese enda elus võimaldada.
Agentide Arendamise Rakendusi numbrites
Hinnastruktuur
Best Agentide Arendamise Rakendusi (2026)
- 1
LangGraph StudioKaardiga siimamine IDE LangGraph agenti käridu loomisel, peitmiseks ja seadistamisel5.0 (5) - 2
BrainSoupEhita kohandatud AI-agentid, mis automatiseerivad ülesandeid ja töövoogusid loodusliku keele kaudu.5.0 (4) - 3
Letta AILetjet Ekspertiseksi5.0 (4) - 4
Snorkel FlowAutomated datavaliväli määratlemine ja AI heuristikute hoidmine: värskendada AI puhkus,4.8 (5) - 5
NetXMaadised ja turud ekosüsteem on tehnoloogiate kombineerimise kohandatud kohast4.8 (5) - 6
Theoriq AIJohanduslikud VAISI-protokoll, mis eesmärk on kohandada ja kontrollida meediaprotoollised väliste järelevalve. (A vastus põhitooled ja klõpsate loetletud värskendust).4.8 (5) - 7
BotpressAlustest lõpuni platvorm AI-agentide ja vestlusrobottide loomiseks, juurutamiseks ning haldamiseks.4.8 (5) - 8
LangSmithSuurkeelemudelite rakenduste jälgitavuse, hindamise ja silumise platvorm LangChain meeskonnalt4.8 (5) - 9
Gretel AISünteetiliste andmete platvorm, mis genereerib privaatsust tagavaid, AI-valmis andmekogumeid, mis peegeldavad tegelikke andmeid.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryEriendav kohalikväärtustamine AI agentide ja LLM-iga konvekstiteks4.8 (4)
LangGraph Studio
Kaardiga siimamine IDE LangGraph agenti käridu loomisel, peitmiseks ja seadistamisel
LangGraph Studio on spetsialiseeritud arenduskeskkond, mis on mõeldud inseneridele, kes ehitavad agentirakendusi LangGraph raamistikul. See pakub visuaalset liidest graafi struktuuri uurimiseks, käivitusrastide jälgimiseks ja arusaamiseks, kuidas agendid liiguvad sõlmede, tööriistade ja olekute vahel. Lisaks visualiseerimisele pakub stuudio interaktiivseid silumisfunktsioone, nagu oleku redigeerimine, taasesitus vahepealsetest sammudest ja reaalajas suhtlus töötavate agentidega. See muudab lihtsamaks silmuste, tööriistakõnede tõrgete ja ootamatute hargnemis käitumiste diagnoosimise, mis sageli ilmnevad mitmeastmelistes LLM-töövoogudes. See integreerub LangSmithiga jälgimise ja jälgitavuse tagamiseks, andes meeskondadele ühtse võimaluse keeruliste agendisüsteemide väljatöötamiseks, testimaks ja iteratsiooniks enne nende tootmisse juurutamist.
- Küsimine ja käitlemine kärdude näidise praegu seadistamine ja käsitletamine
- Kärdude ülevalt omandamine ja seadistamine algse ja peaagentsse langetades
- Interface to LangSmith framework for unified tracing and debugging from graph nodes to host devices
- Töötada LangSmith ja LangGraph agentide käsitlementede kasutamine: see põhiste ja peadagendide käsiliba uusindatud suvandide ja seadikide osalemine
- Debug and visualize multi-step workflows from LangGraph nodes to actual application behavior
- Automated staging and testing of LangIdekäsiri ekrakenda ja lausmine täidete näited
BrainSoup
Ehita kohandatud AI-agentid, mis automatiseerivad ülesandeid ja töövoogusid loodusliku keele kaudu.
BrainSoup on platvorm kohandatud AI-agentide loomise ja haldamise jaoks, kasutades loomuliku keele juhiseid. Koodimise asemel kirjeldavad kasutajad, mida nad tahavad, et agent teeks, ja BrainSoup korraldab aluseks olevad mudelid, tööriistad ja integreerimised töö tegemiseks. Aгентidele saab määrata konkreetseid rolle, anda juurdepääsu failidele ja andmeallikatele ning ühendada need väliste teenustega, et käsitleda korduvaid ülesandeid, nagu uurimine, dokumenditöötlus, suhtlus ja töövoo automatiseerimine. Mitu agenti saab teha koostööd, võimaldades kasutajatel luua väikeseid spetsialiseeritud assistentide meeskondi keerukamate projektide jaoks. BrainSoup on suunatud professionaalidele, meeskondadele ja jõukasutajatele, kes soovivad vabastada end korduvast teadmiste tööest ja kohandada AI käitumist ilma infrastruktuuri nullist üles ehitamata.
- Kohandatud AI-agentide loomine
- Looduskeelne ülesannete juhendamine
- Mitme agenti töövood
- Failide ja andmeallikate integreerimine
- Korduvate ülesannete automatiseerimine
- Rollipõhine agentide konfiguratsioon
Letjet Ekspertiseksi on avalik koodi platform, mis aitab loomendada käitumiskujuga AI agentide loomise sisaldavaid peale peala kasutava puhkusliigitaskuagentipea-tiiviutaja.
- käitumiskuju AI agentide loomine
- AI agentide andmeandmeteada saavutamine
- parimad pooandmised
Snorkel Flow
Automated datavaliväli määratlemine ja AI heuristikute hoidmine: värskendada AI puhkus,
Snorkel Flow on ettevõtte platvorm programmeerimiseks andmete arendamiseks, mis võimaldab meeskondadel märgistada, korrastada ja täiustada treeningandmeid märgistusfunktsioonide abil, selle asemel, et tugineda ainult käsitsi märkimisele. Domeeniekspertiisi taaskasutatavateks heuristikateks kodeerides kiirendab see teed toorpõhjustest andmetest tootmisvalmis AI mudeliteni. Platvorm ühendab nõrga järelevalve, mudeli treeningu ja veaanalüüsi ühte töövoogu, aidates andmeteadlastel ja ainevaldkonna ekspertidel iteratiivselt andmekogumite ja mudelitega koostööd teha. See toetab mitmeid kasutusjuhtumeid, sealhulgas dokumendi klassifitseerimine, teabe ekstraheerimine ja ettevõtte rakenduste jaoks põhimudelite peenhäälestus.
- Automated labeling with labeling functions
- Weak supervision and label aggregation
- Built-in model training and evaluation
- Error analysis and data slicing tools
- Foundation model fine-tuning support
- Collaboration tools for SMEs and data scientists
NetX on modulaarne majanduslik võrk, mis on loodud ühendamaks plokiahela ja tehisintellekti tehnoloogiaid ühtses raamistikus. Selle arhitektuur võimaldab arendajatel ja organisatsioonidel ühendada detsentraliseeritud tehingute, andmavahetuse ja tehisintellektil põhinevate teenuste komponendid, toetades mitmesuguseid kasutusjuhtumeid digitaalsete majanduste ulatuses. Platformi eesmärk on ühendada traditsiooniline plokiahela funktsionaalsus masinõppe töövoogudega, võimaldades tokeniseeritud stiimuleid, nutikate lepingute automatiseerimist ja AI-põhist analüütikat samas ökosüsteemis. See muudab selle sobivaks meeskondadele, kes ehitavad Web3 rakendusi, mis nõuavad intelligentset töötlemist või andmepõhist otsuste tegemist. Moodulilisusele rõhutades üritab NetX anda arendajatele paindlikkust nende viru kokkupanemisel, võimaldades neil valida oma projekti vajadustele vastava plokiahela, AI ja majandusprimitiivid.
- Modulaarsed võrgukomponendid
- Plokiahela integreerimiskih
- AI teenuse ühilduvus
- Nutikontrakti tugi
- Tokeniseeritud majanduslikud primitiivid
- Arendajasõbralikud tööriistad
Theoriq AI
Johanduslikud VAISI-protokoll, mis eesmärk on kohandada ja kontrollida meediaprotoollised väliste järelevalve. (A vastus põhitooled ja klõpsate loetletud värskendust).
Theoriq AI on plokiahelapõhine protokoll, mis on loodud tehisintellekti agentide võrkude koordineerimiseks läbipaistval ja kontrollitaval viisil. Detsentraliseeritud infrastruktuuri kombineerides mitme agendi orkestratsiooniga, võimaldab see arendajatel koostada spetsialiseeritud agente suurematesse kollektiividesse, mis saavad koostööd teha keerukate ülesannetega. Protokoll pakub ahelasisest juhtimist, maine jälgimist ja stiimulimehhanisme, et agendi käitumist, jõudlust ja panust saab mõõta ja premeerida. See võimaldab luua avatud ökosüsteeme, kus kolmanda osapoole agente saab avastada, hinnata ja integreerida laiematesse töövoogudesse. Theoriq sihib ehitajaid, kes töötavad krüpto ja tehisintellekti ristumiskohas, sealhulgas meeskondi, kes loovad autonoomseid DeFi strateegiaid, uurimisassistente ja muid agendipõhiseid rakendusi, mis saavad kasu usalduse minimeeritud koordineerimisest.
- Mitme agendi orkestratsiooniraamistik
- Detsentraliseeritud agentide register ja avastamine
- Ahelasisesed maine ja hindamissüsteem
- Tokeniseeritud stiimulid agentide panuse jaoks
- Valitsemismehhanismid kollektiivseks otsustamiseks
- Arendaja tööriistad agentide töövoogude koostamiseks
Botpress
Alustest lõpuni platvorm AI-agentide ja vestlusrobottide loomiseks, juurutamiseks ning haldamiseks.
Botpress on arendusplatvorm vestlus-AI agentide loomiseks, mida toetavad suured keelemudelid. See pakub visuaalset vooluhaldurit, SDK-d ning integreerumist populaarsete sõnumikanalitega, võimaldades meeskondadel kujundada agente, mis suudavad pidada loomulikke vestlusi, kutsuda API-sid ning täita mitmeastmelisi ülesandeid. Platvorm ühendab madalakoodilised tööriistad sügavamate kohandamisvõimalustega, nii et nii mittetehnilised kasutajad kui ka arendajad saavad töötada samal projektil. Teadmiste baasid, analüütika ja inimese üleandmise funktsioonid muudavad selle sobivaks tootmisharjutusteks, nagu klienditugi, juhtide genereerimine ja sisemine automatiseerimine. Botpress pakub tasuta paketti katsetamiseks ja tasulisi plaane, mis vastavad kasutuse kasvule, lisaks avatud lähtekoodiga kogukonna väljaannet iseseisvate juurutuste jaoks.
- Loomevoo redaktor, mis toetab lohistamist ja pudeldamist
- LLM-põhised agentid, mis kasutavad tööriistu
- Teadmiskogu sisestamine dokumentidest ja URL-ilt
- Mitmekanaline juurutamine (veeb, WhatsApp, Slack jne)
- Analüütika ja vestluste jälgimine
- Ihmiskäsitlus ja meeskonnatöö
LangSmith
Suurkeelemudelite rakenduste jälgitavuse, hindamise ja silumise platvorm LangChain meeskonnalt
LangSmith on arendaja platvorm, mille on loonud LangChain meeskond, et aidata meeskondadel jälgida, testida, hinnata ja jälgida suurkeelemudelitega töötavaid rakendusi. Kuigi see integreerub tihedalt LangChain ja LangGraph raamistikega, on see raamistikust sõltumatu ja võib instrumenteerida ükskõik millist LLM-rakendust oma SDK-de ja API-de kaudu. Selle põhiülesanne on käsitleda LLM-põhiste süsteemide omast ettearvamatust, kus väljundid on mittedeterministlikud ja tõrked võivad olla peened, andes arendajatele nähtavuse sellesse, mida nende ahelad, agendid ja viiped tegelikult käitusaja jooksul teevad. Platvorm keskendub jälgimisele: iga rakenduse käivitamine annab üksikasjaliku, pesastatud jälje, mis näitab iga sammu, sealhulgas saadetud viiped, mudeli vastused, märgi kasutamine, latentsus, tööriista kõned ja vahepealsed väljundid. See muudab keeruliste mitmeastmeliste agentide ja andmeteotsinguga suurendatud genereerimise torujuhtmete silumise lihtsamaks, kus halva vastuse allikas võib olla mitu kihti sügaval. Arendajad saavad uurida üksikuid jälgi, filtreerida ja otsida käivitamisi ning uurida täpseid sisendeid ja väljundeid igas sõlmes. LangSmith pakub ka hindamisvahendeid rakenduse kvaliteedi mõõtmiseks. Meeskonnad saavad luua andmekogumeid tootmisjäljest või valitud näidetest, käivitada oma rakenduse nende andmekogumite vastu ja hinnata väljundeid sisseehitatud hindajate, kohandatud koodipõhiste kontrollide või LLM-i kui kohtuniku lähenemisviiside abil. See toetab regressioonitestimist, kui viiped või mudelid muutuvad, ja aitab kvantifitseerida, kas muutused tegelikult parandavad tulemusi, mitte ei põhine intuitsioonil. Tootmises kasutamiseks pakub see jälgimisandureid, mis jälgivad mõõdikuid nagu latentsus, maksumus, tõrgete määrad ja tagasiside aja jooksul, koos võimalusega koguda inimlikku tagasisidet ja kasutaja annekteerimisi. Viipade halduse ja mänguvälja komponent võimaldab meeskondadel iteratiivida viipadel ja võrrelda mudeli väljundeid kõrvuti. LangSmith on suunatud peamiselt arendajatele ja meeskondadele, kes tarnivad LLM-funktsioone, kes peavad liikuma ad hoc printimislausete silumisest süstemaatilise jälgitavuse ja hindamise suunas. Selle peamine tugevus on integreerumise sügavus LangChain ökosüsteemiga ja ühtne töövoog, mis ühendab jälgimise, andmekogumid ja hindamise. Ausad kompromissid hõlmavad seda, et kõige rikkalikum kogemus eeldab, et olete mugav LangChain / LangGraph maailmas, et LLM-põhine hindamine on iseenesest ebatäpne ja nõuab hoolikat disaini, ning et see on majutatud kommertsprodukt, millel on kasutus-põhine hinnakiri, kuigi mõned plaanid pakuvad iseseisva majutamise võimalusi.
- Käivitage jälgimine samm-sammult sisendite, väljundite ja märgi kasutamisega
- Andmekogumi loomine ja automaatne hindamine
- Sisseehitatud, koodipõhised ja LLM-i kui kohtuniku hindajad
- Tootmise jälgimisandurid
- Inimliku tagasiside ja annekteerimise kogumine
- Viipade haldus, versioonimine ja mänguväli
Gretel AI
Sünteetiliste andmete platvorm, mis genereerib privaatsust tagavaid, AI-valmis andmekogumeid, mis peegeldavad tegelikke andmeid.
Gretel AI on arendajatele suunatud platvorm sünteetiliste andmete loomiseks, mis statistiliselt sarnanevad reaalsete andmekogumitega, ilma tundlikke andmeid avaldamata. Meeskonnad kasutavad seda AI- ja analüütikaprojektide vabanemiseks, kui juurdepääs tootmisandmetele on piiratud privaatsuse, nõuetele vastavuse või saadavuse tõttu. Platvorm pakub API-sid, SDK-sid ja eelnevalt koolitatud mudeleid tabelandmete, teksti ja ajaseriate genereerimiseks, koos tööriistadega kvaliteedi ja privaatsusriskide hindamiseks. See toetab levinud kasutusjuhtumeid, nagu masinõppemudelite koolitamine, esindamatute klasside täiendamine, andmete jagamine meeskondade vahel ja tarkvara testimine realistlike, kuid kunstlike kirjete abil.
- Generatiivsed mudelid sünteetiliste tabel- ja tekstiandmete jaoks
- Differentsiaalse privaatsuse ja isikuandmete (PII) eemaldamise kontrollid
- Kvaliteedi, täpsuse ja privaatsuse skoorimise aruanded
- Python SDK ja REST API integratsioon
- Eelkoolitatud mudelid ja kohandatavad mallid
- Pilve- ja iseteeninduspaigaldusvalikud
Zep AI Memory on arendajatele suunatud mälu teenus, mis annab AI agentidele püsiva, struktureeritud meenutamise võimaluse vestluste ja seansside vahel. See jäädvustab vestluste ajaloo, eraldab peamised faktid ja korraldab need teadmiste graafikuks, et agendid saaksid nõudmisel asjakohast konteksti hankida, selle asemel, et toppida kogu ajalugu viipadesse. Platvorm käsitleb kokkuvõtete tegemist, üksuste eraldamist ja semantilist otsingut lihtsa API taga, võimaldades meeskondadel lisada vestlusrobotitele, copilotitele ja autonoomsetele agentidele olekuga mälu ilma kohandatud andmete hankimise infrastruktuuri loomata. See on loodud skaleeruma tootmistöökoormusega, hoides viipade suurused ja märgistuskulud ettearvatavaina. Zep integreerub levinud LLM raamistikega nagu LangChain ja LlamaIndex ning pakub populaarsete keelte SDK-sid, muutes selle lihtsaks olemasolevatesse agentide virnadesse lisamiseks.
- Eriendav konvekst - konversooniale ja KLM-gi konvekstidega koos
- Alguslik konvekst - vahetada olemasolevaid ja andmete käesolev käigus koos LLM-iga
- Tühikukindel konvekst - meedia stsenaارrsingute ja kuvamisega
- Haljandatav konvekst - säta konveksti LLM-iga saadetavate agentidega
- Erinev hind- ja käivitamist - teenuse allalaadimise ja konvekstide tegemine
- Kuidas endiselt klõpsa - LLM-iga ja konvekstide konveksti vahetamisel
Sirvi kõiki 25 Agentide Arendamise Rakendusi tööriista
Täielik, otsitav kataloog — järjestatud päris kasutajate arvustuste järgi.
