Mennyt taisto · 2024-06-18 UTC
Agent Development Yhteenotto — 18. kesäkuuta 2024
Kategoriasta Agent Development. 33 merkkiä asetettu 9 taistelijan kesken. Gretel AI otti kruunun.
Lopulliset sijoitukset
Kokoonpano
Taistelijat
Profiilit jokaisesta työkalusta, joka kilpaili tässä taistossa, järjestettynä lopullisen pistemääränsä mukaan.
Gretel AI
Synnyttämään turvallisia, AI-kuuroiksi kohdistettavia, todellista dataa muistuttavia tietolähteitä, jotka varmistavat tiedon yksityisyyden.
Gretel AI on kehittäjien keskittyminen alusto käsittely synetistä, tiedotetta, joka statistisesti muistuttaa todellisia tietokantoja ilman, että erittäin tietynlaista tietoa paljastuu. Ryhmät sen avulla voivat vapautta sisään tietokonesovelluksia ja analytiikka -projekteja kun tietokantatiedon lähestyminen rajoituu salassapitovelvollisuuden, toimeenpanoviranomaisen määräyksen tai saatavuustietyn vuoksi. Alustar tarjoaa API:ita, SDK:itä ja etukäteen rakennettuja malleja syöttöaineiden, tekstitiedon ja aikasarjatietojen luontiin, ja tarjolla on työkaluja tietojen laadun ja henkilökunnan riskien arvioimiseen. Alustaa tukee yleisiä käyttötapauksia, kuten koneoppimismallien kouluttamista, vähäpuhujien alennusluokkien täydentämistä, tietojen jakamista yhteistyöryhmiin ja ohjelmien testaamista realistisilla, mutta tehtävällä dokumentoinnin avulla.
Kriteerien jakautuminen
- Generaatiomallit synnyttämään taulukoiden ja tekstikenttien tyyppisenä datana
- Differensiatiivinen yksityisyys sekä PII-käyttöoikeuksien vahvistuksia
- Luotettavuus, tarkkuus ja yksityisyys pistekuvauksia
- Python-SDK:n sekä REST-API:n integraatiota
- Edistyneitä malliteta ja muokattavia mallinemeroita
- Pilvi- ja omatoimiseen käyttöön kelpaamattoman käytännössä käynnistäminen
Letta AI
Avoin koodi -yhteisöön kuuluvan alustan avulla rakennetaan tilallisia AI-agentteja pitkällä mukaansa ja etäisillä periaatteilla
Letta AI on avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu luomaan tilaoliontaista AI-aloitinta. Näihin aloitintoihin on varustettu pitkäaikaista muistia ja edistyksellisiä päätöksentekijän ominaisuuksia. Plataformi antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda AI-aloitinta, jotka voivat säilyttää viimeaikaisia vuorovaikutuksia muistissaan, ja tietysti mahdollistaa monimutkaisemman ja kontekstiä huomioiden päätöksentekijän prosessit. Tämähän on erityisesti käyttöön hyödyllistä tehosteet, joihin ohjaimet on kehiteltävä opettelemalla kokemuksistaan ajan kuluessa ja muuttamalla vastaustaan sen mukaan. Letta AI kohdennetaan kehittäjille ja tutkijoille, jotka ovat kiinnostuneita luomasta monimutkaisia AI-aloitintia erilaisille sovelluksille, alusta palvelun tuesta tarkempia päättely tehtäviin. Pitkäaikaisella muistillaan ja edistyksellä ajattelullaan Letta AI tehostaa kehittämiseen AI-aloitintia, jotka kykenevät hylkäämään yleisen alueen tehtäviä vakaammin itsehallinnolle ja älykkäyydelleen nähden.
Kriteerien jakautuminen
- Tilalliset AI-agentit
- Pitkäaikainen muisti
- Eden käsittely
Stagehand
Avointen lähteisten AI-browseeraussovellusten rakenne kohdistanut yksinkertaisuuteen ja soveltuvuuteen.
Stagehand on verkkobrowsausrakenne, joka antaa kehittäjille mahdollisuuden rakentaa AI-agentteja, jotka pystyvät navigoimaan, vuorovaikumaan ja hakemaan tietoa verkkopalveluista. Se yhdistelee determinististä Playwright-tyyliä olevaa koodia luonnollisten kielen sisällöllisten ohjeiden kanssa antaen organisaatioille täsmentynyttä kontrollia siihen aikaan, kun sitä tarvitaan sekä korkeatasoista abstraktiota ajan, sen mukaan miten he tarvitsevat. Ohjelmisto on suunniteltu pienelle, ennustettavalle API:lle, joka keskittyy toimintoihin, kuten näkemään sivua, toimia sivun elementillä, sekä etsiä strukturoitu dataa. Sen kestävän luokituksen rakenne tukee omia mallirakenteita, keskusmuistia, sekä laajempien agenttien käsittelyä, joten se on sopiva kaikkeen, mitä nopeista scraping-skripteistä tuotantokeskeisiin selaintyövaiheisiin.
Kriteerien jakautuminen
- Luonnollisen kielen äänestäminen, observointi ja etsintämenetelmä
- Aloitteen rakenne dataan, järjestetyt tiedot
- Playwright-yhteensopivuus matala tasollisella hallinnalla
- Viestintä useille LLM -toteuttajille
- Tallennetut tiedot kertaushaluille säännöllisiin selain toimintoja
- Yhteensopivuus agenttiympäristöjen kanssa
NetX
Modulaarinen talousverkko, joka yhdistää lohkoketjuinfrastruktuurin ja AI-kyvykkyydet.
NetX on modulaarinen talousverkko, jonka tarkoituksena on yhdistää blockchain- ja tekoälyteknologiat yhtenäisessä kehyksessä. Sen arkkitehtuuri mahdollistaa kehittäjille ja organisaatioille komponenttien liittämisen hajautettuihin transaktioihin, tietojenvaihtoon ja tekoälypohjaisiin palveluihin, tukien monipuolisia käyttötapauksia digitaalisissa talouksissa. Alusta pyrkii yhdistämään perinteisen lohkoketjun toiminnallisuuden koneoppimis‑työnkulkuihin, mahdollistaen tokenisoidut kannustimet, älysopimusten automaation ja AI‑pohjaisen analytiikan toiminnan samassa ekosysteemissä. Tämä tekee siitä sopivan tiimeille, jotka rakentavat Web3‑sovelluksia ja tarvitsevat älykästä prosessointia tai dataan perustuvaa päätöksentekoa. Korostamalla modulaarisuutta NetX pyrkii antamaan rakentajille joustavuutta siinä, miten he kokoavat pinoaan valitsemalla blockchainin, tekoälyn ja taloudelliset perusmenetelmät, jotka sopivat heidän projektiensa tarpeisiin.
Kriteerien jakautuminen
- Modulaariset verkkomoduulit
- Lohkoketjuintegraatiokerros
- AI-palveluiden yhteensopivuus
- Älykkäiden sopimusten tuki
- Tokenisoidut taloudelliset perusrakenteet
- Kehittäjälähtöiset työkalut
Snorkel Flow
Ohjattu tiedonmerkintä ja AI-kehitystoiminnan alusta nopeampaan tuotantomallien rakentamiseen.
Snorkel Flow on yhtiöllinen alustajärjestelmä ohjelmalliselle tietojen kehittämiseen, jonka avulla ryhmät voivat merkitä, sälyttää ja kohotaa valmisteltua kouluttamista tietoa käyttämällä merkitsemistapoja, eikä riittäkö manuaaliseen merkintään. Kiehtovasta aluetuntemuksen säätelemällä uudelleenliitäytymällä hyviä periaatteita, se kiihtää tie reilusti luonnollisten tietojen tuottamaan tuotannontyyssetejä, joissa käytetään LLM-merkintöjä. Ohjelmisto yhdistää heikkoa ohjausta, mallin kouluttamista ja virheanalyysia yhtenä työvaiheena, auttaen tietokonetieteilijöitä ja aihepääasiansertifioituneita osallistua yhdessä tietokannan ja mallien kehitykseen. Ohjelmisto tukee monia käyttötapauksia, kuten asiakirjatutkimusluokittelua, tietojen etsintää ja perusrakenteisen LLM:n kalibrointia yrityskäyttöön.
Kriteerien jakautuminen
- Ohjattu merkintä toiminolla
- Heikko valvonta ja merkintäkoostelu
- Sisäänrakennetut mallin koulutus- ja arvioinnitoiminnot
- Virheanalyysi- ja data-siivomistoiminnot
- Perustyöhön soveltuvien mallien tarkistusta tukeva osa
- Yhteistyökaliitukset SME:ille ja tieteenharjoittajille
AutoGen
Avoin-kaistojen Python-raameja käyttämällä moniagenttisia LLM-sovelluksia tehostaan tehtävien ratkaisuun yksinkertaisesti.
AutoGen on avoimen lähdekoodin ohjelmistokoneisto, jonka on kehittänyt Microsoft Research agenteihin liittyvien tietokoneavusteisten järjestelmien luomiseksi. Sillä ohjelmoijat voivat määritellä useita LLM-perustaisia agenttejä, jotka pystyvät keskustelemaan, rationaloimaan, kutsumaan työkaluja, täytäntöön panemaan koodia ja koordinoimaan toimia toistensa kanssa saavuttaakseen monimutkaisia toimintaketjuja. Frameworki tuki flexible konversioita malleja, malliin mukaisten agenttien roolit, ja integraatio humaniin sisääntuloihin, ulkoisiin API:hin ja koodin suoritusympäristöihin. Se on yleensä käytetty prototyyppien rakentamiseen tutkimustulkit, automaattiset koodin työtilat, tietoanalyysi prosessit, ja muiden tehtävän orientoidut agenttijärjestelmät. AutoGen on jaettu Python-kirjastona aktiivisella yhteisöllä kehityksessä, dokumentaatiossa ja esimerkeissä, mikä tekee siitä käytännöllisen perustan monitahtisten sovellusten kokeiluun ja käyttöön ottoon.
Kriteerien jakautuminen
- Moniagenttisten keskustelujen järjestely
- Mukautettavat agenttikäsitteet ja henkilöhahmot
- Ohjelmointikoodin suoritus ja työkalujen kutsuja
- Henkilökohtainen sisääntulon tuki
- Suuri osa LLM-palveluiden tukemisesta
- Käytettävissä oleva Python-rajapinta
LangChain Agent
Avoin lähdekoodi-kerros rakentamiseen LLM-yhdyskäyttöisiä sovelluksia sekä autonomisia agenttejä varten.
LangChain Agent on laajemman LangChain-käsitelmän osa, joka on suunniteltu auttamaan kehittelijöitä rakentamaan sovelluksia, joissa kielimallit voivat päätellä, tehdä päätöksiä ja interagitoida ulkoisilla työkaluilla. Agentit käyttävät LLM:tä päätelmän kannalta toimintajärjestelmänä määrittääkseen, mitä toimintoja suorittaa, missä järjestyksessä ja miten ne tuloksia käytetään mittaavien seuraavien askelten muodostamisessa. Ohjelmointirajapinta tarjoaa modulaarisia komponentteja kysymysten ketjun muodostamiseen, tietolähteiden integraatioon, muistinhallintaan sekä API:oiden, tietokantojen ja hakukalustojen kanssa yhdistämiseen. Tämä tekee siitä sopivana käytävän työn chatbotien, tutkimusten apurajapintojen, työtilan automaation ja muiden dynaamisten LLM -ohjelmistopohjaisten systemien rakentamiseen. LangChain tukee useita mallilaitteiden toimittajia ja kieliä (Python ja JavaScript/TypeScript), mikä tekee siitä ketterän perustan prototyypin sekä tuotantotilanteen lisäksi.
Kriteerien jakautuminen
- LLM-voimallisia käyttöliittymiä käyttävät agentit
- Prompitti ja ketju koostaminen
- Muisti ja tila hallinta
- Yhteydenotot vetoreittien ja API:n kanssa
- Tuki useille LLM-toisille toimijoille
- Lähetys ja async esittäminen
LangGraph Studio
Visuaalinen IDE LangGraph-agenttokierronnäppäin projektojen rakentamiseen, debugointiin ja tarkasteluihin
LangGraph Studio on erikoistunut kehityssyöte, joka on suunniteltu insinöörien käyttämäksi agenteja kehittäessään LangGraph-ohjelmistokehyksellä. Sen tarjoama graafisen käyttöliittymän avulla voi tutkia rakenteita, seurata suoritusrappeita ja ymmärtää, miten agentit siirtävät solmumäärää, välineitä ja tiloja. LangGraph Studio tarjoaa kuvakulun ohella interaktiivisia debuggausominaisuuksia, kuten tilan muokkausta, välivaiheiden toistoa ja juuri käynnistyvien agenttien reaaliaikainen interactiointi. Tämä tekee diagnoosista helpompaa, kun taas ongelmat ilmenevät pyörähdysten, toimintayritysten epäonnistumisten ja odottamattoman hakemistolohkaisun välissä monivaiheisia LLM-tokencircuuteja. Se integroii LangSmith :n kanssa seuranta- ja havainnointiin, antien jouille yhtenäisen tavan kehittää, testata ja iteroi kompleksisia agenttijärjestelmiä ennen niiden käyttöönottoa tuotantoympäristöön.
Kriteerien jakautuminen
- Interaktiivinen grafiikan visualisointi
- Suorita, kela ja hajota agent- toteutukset
- Käyttötila tarkastelu ja manuaalinen muokkaus
- Reaaliaikainen keskustelu-rajapinta agent- testaukselle
- LangSmith-merkintä integraatio
- Paikallis- ja palvelin-asennukset
Zep AI Memory on kehittäjille suunnattu muistipalvelu, joka antaa AI-agenttien pysyvän ja rakenteellisen muistilan keskusteluissa ja istunnoissa. Se tallentaa chat-historian, poimii keskeiset faktat ja järjestää ne tiedossovelluksiin (knowledge graph), jotta agentit voivat hakea relevanttia kontekstia tarpeen mukaan sen sijaan, että koko historia syötetään promptteihin. Alusta käsittelee tiivistämistä, entiteettien poimintaa ja semanttista hakua yksinkertaisen API:n takana, mikä mahdollistaa tiimien lisätä tilapaisen muistitoiminnallisuuden chatbottien, copilottien ja autonomisten agenttien käyttöön ilman räätälöidyn hakuyhteistyön rakentamista. Se on suunniteltu skaalaamaan tuotannon kuormien mukana ja pitämään promptien koon sekä tokenien kustannukset ennustettavina. Zep integroidaan yleisiin LLM-kehykseihin, kuten LangChain ja LlamaIndex, ja se tarjoaa SDK-työkaluja suosittuihin kieliin, mikä tekee sen sijoittamisen olemassa oleviin agenttien pinottuihin vaivattomaksi.
Kriteerien jakautuminen
- Pitkäaikainen keskustelumuisti
- Automaattinen faktojen ja entiteettien havaitseminen
- Tietämyspuun tallennus
- Semanttinen ja hybridihaku
- LangChain- ja LlamaIndex-integraatiot
- Monikieliset SDK:t