Best Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos (2026)
3 min read
Šių puslapių nuorodomis užsiregistravus, galime gauti komisinę sumą, tačiau tai neįtakoja mūsų vertinimų.
Naujovių narys, kad apžinotų geriausius AI agentų kūrimo frameworks – bibliotekas ir platformas, kurios leidžia sukurti nepriklausomas agentus, galėjusius mąstyti, naudoti įrankius ir užbaigti daugialypius užduotis.
Aš išmokusiu daug laiko sukurdamas AI valdžios botus ir pagalbininkus savo klientams, bet tikrai perėjos išvydinti, kad dažnai yra trūkmuo lygyje: kiekvieno šio būties užtvaros kurtimas. Tiesa, tai ne tik klausimas apie užkeliamus savarankiškus modelius ar API: reikia vientisos bazės, kad supanantis viską kartu.
Tai kuriasi nepastebėti herojai AI sąvairoje.
Pasirinkęs Teisingą Rėmelį Dl Savo AI Agentus
Pasirinkdami AI Agentų Sėmės vystymo rėmelį, pasirinkimo pasirinkimas gali būti neišvengiamas. Kitaip, kokia yra jūsų pareiga: ką norite, kad šie agentai padarytų. Skirtingi rėmeliai geriai atspindi įvairius srikius, kaip pvz., pasiūlymų sistemos (agentų A4R), saugios komunikacijos protokolai (pavyzdžiui A2A) ir persikėlimas į AI pagalbininkų paslaugas naudojant MCP serverius.
Būtina būti atviri prie įvairių problemų, pervertinimo, neatsižvelgdama prie skalabailybės ir priklausomo daugumą prebuilo funkcijų. Nelepkitėkitėkitėkitėkitė per daug reklamų ir mažesnįs paskatymų, laukite iki šio iki kiekvieno rėmelio atidarytos savybe, perskaitytoje dokumentacijoje ir bendruomenėje. Pavyzdžiui, prie iškilusios Claude MCP Agentų ir AutoML-Agent pavyzdžių tikrai yra daug žmonių, bet, tikrai jų nuopelnai yra tikrai nenuostabūs.
Atvirai Kodoje ir Bendruomenės Apytikslis
Kiekvieno rėmelio tikras potencialas galimą būti apskaičiuoti išsiskyrinant nuo pradžios. Pavyzdžiui, kai jau kai kurie žmonės tikrai pradeda įvertinti, bet tiek, kad tikrai tikrai tikroji tikrasis tikrasis tikrasis.
# Open-sorcinioji AI Agento Raidos Struktūros Naudojimo Pusiau
Žmonių, kurie naudoja atvirojo kodo AI Agento Raidos Struktūras, išlikę daugelio privalų, neišvengiamų trūkumų. Pavyzdžiui, struktūras kaip Agent4Rec ir Wildcard AI visiškai laisvi, o Wildcard AI išradimas agents.json palengvina sandorių integravimą. Dar vienas modelis, BabyElfAGI, – modulinis experimentinis framework, o kitas modelis, BabyCatAGI, – lėta automatinė sistema, taip pat teikia išiminesnes nemokamas prieigas.
Awesome MCP Serveryje, tiesioginėje nuorodai, gana papildomas išteklų sąrašas.
Wildcard AI specifinio būdo agents.json dėko, daugiau dėmesio šia tema sieka naujai – galite jau pamatyti pasirašinių savaitininkuose. Galiausiai, Wildcard AI, nors ir freemium modelio, teikia nepalyginamai daug flexibility, kai teikiama galimybė, kad AI agentai galėtų atrasti ir paskambinti savo API sandorių, taip suteikiant galimybę labai konfigūruotis.
Kad atvirojo kodo rytus ne nepasitikrintumėte, yra ir kitos, panašios rūšies paslėptos funkcijos – tokios yra, pavyzdžiui, AutoML-Agent. Jos prieiga yra naudojantis LLM.
Kuo tikras kainos?
Vienas svarbių aspektų, reikalingų žvilgsnio – tai kainos. Dauguma nuorodos aukšto lygio atvirojo kodo instrumentų visiškai nepriklauso nuo pinigų ir yra visai nemokami. Tačiau, pavyzdžiui iš AutoML-Agent ir Claude MCP Agentų pasirinkę daugiau sąlyginai naudingąs, kadangi priklausantis kainoms, atsiradusiojus išėjo nuo priemimo ypatumų.
Praktinis patarimas
Kad pasirinkętei naujus pasirinkimus, svarbiausia pasitikėti tuo, ar jums viskas yra netikėti suprantama, priimtina ir galima toliau praplėsti. Apsaugokitelis nuo tų pasirinkimų, kurie pasiūlys išsamus atsakymų rinkinį.
Paskutiniamis, turite būti sąžiningi savo pateksmingumo neprižiūrėjimu. AI yra esmini sunkiai įmanoma sfera, tad neskurdėkite problemų sferą ir pradedami kiekvienai laiku pridėkite reikiamas kūrinių rinkinį arba framework pasirinkimą.
Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos skaičiais
Kainų struktūra
Best Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos (2026)
- 1
Wildcard AI / agents.jsonAtviras specifikas ir platforma, kurie leidžia AI agentams rasti ir vykdyti API workflows naudojant agentų json failą.5.0 (6) - 2
Strands AgentsAtvira‑sąsają SDK už statinimą ir kordinojimą vientisų arba daugybės agentų sistemų su LLM ir įrangos integracija.5.0 (5) - 3
BabyCatAGILengvaus autonominis AI agentų frameworks automatizuoti užduočių tvarkymą4.8 (6) - 4
Awesome MCP ServersŠališka Modelio Konteksto Protokolo serverių katalogas, skirtas padidinti AI asistentų galių ir su tuo susijusių įrangos integracijomis.4.8 (5) - 5
Gemma 3Atviras skaičiavimo modelis, specialiai optimizuotas vieno-GPU atliekamumo, remiantis keičiamomis įvestimis ir virš 140 kalbų.4.8 (5) - 6
RasaAtvirųjų šaltinių frameworkas gaminti produkcijos lygio pokalbių ir balsų asistentių4.8 (5) - 7
BabyElfAGIJungtinis eksperimentinis AI agentų rėmuvas su sąrankine Skills klasė, skirta dinaminei užduočių plano ir vykimo organizavimui.4.8 (4) - 8
Auto-GPTAtviras ir nepriklausomas AI agentas, kuris gali autonomiškai atlikti sudėtingas užduotis, naudodamas GPT modelius.4.8 (4) - 9
ChromaAtviro kodo vektorinis duomenų bazės ir prijungimo engineis, skirtas svarbiųjų aiškinamųjų priemonių statybai.4.8 (4) - 10
MCP‑UseAtvirojo platoformos priemonė, kuria LLMs galutinai sieja su MCP serveriais ir sukuria nuosavus AI agentus su tiesioginio įsijungimo prie jų galimybėmis.4.8 (4)
Wildcard AI / agents.json
Atviras specifikas ir platforma, kurie leidžia AI agentams rasti ir vykdyti API workflows naudojant agentų json failą.
Wildcard AI vykdo agentų json, atviro naršymo sąvoką, aprašančią, kaip AI agentai gali rasti ir įvykdyti API endpointus bei kelias išeitis workflows. Nieko neprieškoduodami programavimo bei priklausdamas nuo pabūdimo programinės įrangos, programininkai publikuoja agentų json failą kartu su API, kad bet kuri sąraše agentas galėtų suprasti, kokių veiksnių yra prieinama, ir kaip jų ryšius sudaryti. Platforma padeda komandoms rašyti, saugoti ir testuoti šias aprašytes, ir prieinama laiko programinės įrangos, kad agentai perskaitytų agentų json ir įvykdytų aprašytos workflows prieš realius API. Jame siekiama padaryti taisymui tokiems agentams, taip pat ir atviro API klientams, kurie užtikrina, kad integracija daugiau deklaratyva ir atkurtina. Tai yra labai gerai pritaikomas programininkams, kurie kūrei agentų aplikacijų, API tiekėjams, kurie nori savo paslaugas agentų užtikrinti, ir komandoms, kurios ieško standartinių alternatyvų vienmodelio funkcijų naudojimo formatų.
- agentų json sąvoka, aprašančio API veiksnius
- Workflow aprašymas, leidžiantis kėlitį sudaryti
- Laiko bibliotekos agentams rasti ir vykdyti
- Saugykla ir rašybos įrankių agentų json failams
- Prieinama REST API ir autentifikacijos schemų kokybė
- Atviroji bendruomenė ir pavyzdžiai
Strands Agents
Atvira‑sąsają SDK už statinimą ir kordinojimą vientisų arba daugybės agentų sistemų su LLM ir įrangos integracija.
Strands Agents yra atviro kodo SDK už statinimą ir kordinojimą vientisų arba daugybės agentų sistemų su Didelėmis Kalboje Modeliais (LLM) ir įrangos integracija. Jis leidžia developeriams sukurinėti produkcijai tai pakenčiusias agentus apibrėžiant įrangą ir priešakius. SDK palaiko abu Python ir TypeScript, su pavyzdžių paruošimu kiekvienam. Strands Agents leidžia sukurinėti personalizavimus agentus, kurie gali bendrauti su įvairia įranga ir modeliai, paprastindamas sudėtingąsias veikimas ir taikymus.
- Įstatyti modeliai Laiškinės ir tobulinimo galimybės
- Aplankų nuopelnų palaikymas nuo vienos aplankoje
- Pareidžiamieji išeities analizariai
BabyCatAGI yra paprastos, papildyto BabyAGI variantas, kuris gali tvarkyti kompleksias užduotis per autonomius AI agentus. Ji skaidrina aukštos rango tikslus į valdomas pokyčiai, vykdo juos sekanciai, ir prisitaiko savo planą pagal vidurinįs rezultatus, dėl ko ji patikima mokslo, turinio generavimui bei daugialįjų žingsnių problemų sprendimui. Šioje raminėje prioritetas teka minimalusis kodas ir sklandumas, taip padedamas programuotojams, kuriems norint pasinaudoti agentinės AI priemones be didesnių orkestravimo bibliotekų apkrovos. Ji integruoja su kalbos modeliais ir internetinių tyrimų vartuoju peržiūrios sistemomis, rinkdama kontekstą, išspręsdama problemas ir sudarant struktūtuusius išvestis. BabyCatAGI yra atvira eksperimentinė projekto forma, nors geriausiai tinkanti prototipavimui agentų srautų, mokymuisi užduotų, autonominių sistemų operavimo ir konkrečios automatizacijos poreikiams pritaikymui.
- Užduočių sąrašų kūrimas ir prioritizavimas
- Autonominiai subuovės vykdymas
- Webo paieška integracija konteksto gavimui
- Eilės tvarkymas prieštaravimo darbui
- Lengvo Python implementation
- Kustomizavimas tikslų ir prašymų
Awesome MCP Servers
Šališka Modelio Konteksto Protokolo serverių katalogas, skirtas padidinti AI asistentų galių ir su tuo susijusių įrangos integracijomis.
MCP serveriai Awesome MCP Serveris - taikoma bendruomenės tvarkomas MCP serverių sąrašas, kurių naudojasi įvairūs artimajai intelektui pagalbą kurdami kontaktus su išorinėmis sistema. Ši sąrašas įtraukia įgyvendinimus įvairiose kategorijose kaip kad duomenų bazės, failų sistemos, vartotojo programuojamųjų priemonių, produktivumo taikomųjų priemonių ir interneto paslaugų, suteikiant prielaidas žinoti, kad ar gali būti atliekami priklausomi išsiuntos, kurių naudojimasis gali padidinti taikomo modelių galimybes. Šio žaliavos tikslas - daugiau kokybiškiems programuotojams ir AI kūrėjams, kurie norėtų suteikti LLM-pažymio agentams prieiga prie realaus pasaulyje gyvenančių duomenų ir veiksmų, neatliekančiems visus nuoroščius nuo nuliui. Įrašai paprastai apibrėžia nuorodas į šaltinių repozitorius, trumpas aprašymus bei etiketas, kurios pagalbą naudotojams sudaro filtroje pateikti pagal naudojimą ar technologiją. Dėl to, kad išliekia atviro kodo "žemeiškos sąrašo" formatą, kontributionai atsiranda iš pločiau MCP ekosistemos, ir sąrašas kinta kartu su protokolu save.
- Įvertinto MCP serverių ir pasiekėjų sąrašas
- Kategorizuota ir sistemai suderinta pagal jų domeną bei naudojimo uždaviniu
- Nuorodos prie šaltinių repozitorijose ir dokumentų
- Šiame kataloge saugomi oficialūs bei bendruomeniškai atlikti serverių pasiekėjai
- Bendruomenės prisidėjimu pasiversta MCP serverių sąrašo kūrimas
- Įžvalgumas MCP ekosistemos tyrimams
Gemma 3
Atviras skaičiavimo modelis, specialiai optimizuotas vieno-GPU atliekamumo, remiantis keičiamomis įvestimis ir virš 140 kalbų.
Gemma 3 yra kolekcija lengvų, aukštos technologijos atvirų modelių, kurie gali būti paleisti įrenginiuose, ypatingai suderinti vieno GPU atliktiems uždaviniams. Ji palaiko daugialypio įėjimų ir virš 140 kalbų. Modelis yra gautas įvairių dydžių (1B, 4B, 12B ir 27B), taip leidžiant kūrėjams pasirinkti geriausią atitikimą savo įrenginių ir bei atlikti uždavinio reikalavimams. Gemma 3 siūlo papildomų tekstų ir vaizdų priežodžių galią, 128k-tokeno konteksto langą bei funkcijos apieškinimą kompleksiems uždaviniams. Taip pat ji yra įskaityta versijų, padeda greitesniems atliktiems performanciam ir sumažintiems skaičiuosiuos reikalavimams. Šis modelis yra dalis Google įsipareigojimo padėti prieinamiems ir naudingiems AI taiklomis, ir siekia atnaujinti tos pačios mokslo bei technologijos, kuria parengti Geminio 2.0 modeliai. Gemma 3 yra suprojektuota leist vietoje kūrėjams sukurti AI taiklą, kuris gali būti paleistas tiesiai įrenginiuose, tokiuose kaip telefonai, kompiuterių, bei darbuviuose stalą. Gemma 3 tiesiogiai užbauna aukščiausiąją performanciją savo dydžiui, prilygojusi kitoms modeliams, kaip Llama3-405B, DeepSeek-V3 ir o3-mini, preliminariaisiais žmogiškiuiais paklusnumo įvertinimais. Ji leidžia globalines paskirties programos tiesiogiai nuo įrankių, su parametrais iš sąrašo paremtas darbas virš 35 kalbų ir pripraesta parametrinis palaikymas virš 140 kalbų. Programa leidžia sukurti funkcijų sąlygas ir struktūrines išvesties parametrines programos, naudojantis ją, aparatinių programų kūrimui. Sukuriant Gemma 3, buvo pasitelktos rigingos saugumo protocols, tokiuose kaip platus duomenų valdymas, saugumo politika prijungimo fine-tuningas, bei stiprus benchmarko įvertinimai. Gemma pagrindinės atviro kodo modelio šeima išlaiko rimtą pasklidimą, su virš 100 mln. atspausdinimų ir gyvu komandomis, kurios sukūrė daugiau nei 60 000 unikalių Gemma variantų. Gemma 3 priemonės padeda tai, kad ji patenka tinkamus programėžių kūrėjams, kurie nori sukurti trąškingas naudotojo patirtį, kuris gali atrodyti vieno GPU arba TPU hosto.
- Šalies modelių palaika
- Švarumo užsikčių išklausymas
- Šalies modelių ištobulėjimas
- Virš 140 kalbų palaikymas
- Atliekamumo padidėjimas
Rasa
Atvirųjų šaltinių frameworkas gaminti produkcijos lygio pokalbių ir balsų asistentių
Rasa yra pokalbių AI platforma, kurioje vystotojai gali kurti kontekstualiąsias pokalbių ir balsinio asistentų sistemų su pilna valia dėl duomenų, modelių ir išleidimo. Atviroji šaltinė Rasa tvirtuoja priemonę priimti natūralų kalbos supratimą ir dialgų valdymą, nors Rasa Pro papildo įmonių specifikų funkcijų tokias, kaip analitiką, saugumo valdymą ir skalabliškęs infrastruktūrą. Rasa Studio pateikia nereikalingos kodinės sąnaudos sąsajas, kurios leidžia dizaineriams ir pokalbio bendruomenėms bendradarbiauti treniuojančiame duomenimis, srautais ir testavimo procesu be rašymo programa. Visos šios priemonės sustojo kompleksų komandą tiesioginio palaikymo asistentų imtuvininkams, kartu ruošiantis užsakymą, komunikacija per žiniatinklio kanales, automatinę telefonų sistemą ir specializuotas programas. Šis priemonė dažnai naudojama verslus bankų, telefono operatorių, sveikatos apsaugos ir valstybės institucijų, kurie reikalauja vietoje serverių depalai, atitikimo sąlygų ir personalizavimo.
- Naturaliųjų kalbų supratimo motorius
- Dialogų valdymas ir papildomi veiksmai
- Rasa Studio žemiau kodujo sąrangų sąrangos sąrangos sąrangos sąrangos sąrangos sąrangos
- Kalbų ir daugialenklių sąrangų sąrangų sąrangų sąrangos sąrangos sąrangoses sąrangos sąrangos
- Žodžių bei kalbų analizė ir patikrinimo sąrankos
- Įmonijos pagrindo saugumo bei implementacijos valdymo mechanizmai
BabyElfAGI
Jungtinis eksperimentinis AI agentų rėmuvas su sąrankine Skills klasė, skirta dinaminei užduočių plano ir vykimo organizavimui.
BabyElfAGI yra BabyAGI autonomišų agentų kūrybos šeimos iteracija, kuris siekia išplaukti, kaip natūralioji kalbos mąstoja galėjų planuoti, deleguoti ir vykdyti kelio įstrižainių užduočių. Jo svarbiausiu ryžtingu nuotykiu yra Skills klasė, kuri leidžia kūrėjams nurodyti prieinamas galimybes, kurias agentas gali perrinkti, sutrumpėti ir svarstant, kad gavimo laikotripe. Be reikalaujant hardcoded darbų sijonų, BabyElfAGI dinaminai sudeda užduočių sąrašus išilgai suintelektinėjant, kurios galimybės yra prieinamos bei kaip jos pritaikiamos tam tikrai tikslui. Tai padaro jį naudingu kaip mokymosi sandbox projektuje agentų architektūros, prompto orkestravimo bei naudojamųjų priemonių modeliavimo tyrimams. Šis projektas daugiausia skirtas programuotojams bei mokslininkams, kurie bandyti su autonomiškomis agentais, nei vartojims, ieškančioms aiškios produkto, o dažniausiai eksperimentuojantiems su naujomis technologijomis.
- Sąrankinė Skills klasė užduočių būdų apibrėžimui
- Dinaminis užduočių plano ir skyriavimo organizavimas
- Žinybinio taikinio ir funkcijų vadinimo prieiga agentui
- Iteracinis vykimo ciklas su užduočių valdymu
- Išplaužamas rėmuvas užduočių papildinėjimui
- Sutrumpinimas su LLM API kaip OpenAI
Auto-GPT
Atviras ir nepriklausomas AI agentas, kuris gali autonomiškai atlikti sudėtingas užduotis, naudodamas GPT modelius.
Auto-GPT yra stiprus platforma, leidžianti vartotojams sukurti, paleisti bei valdyti išsikišlusius AI agentus, automatizuojančius sudėtingus darbotvarkes. Jis turi vartotojų-friendly interface, kurio pagalba gali būti pasiekta automatyvos darbotvarkių kūrimo, modifikavimo bei optimizavimo. Naudojotojai gali arba susikurti savo AI agentus iš pradžių nei naudoti perdirbto agentų iš platformos bibliotekos. Platumų reikalavimai dauguma specialistų žinių, kad sukurtų bei nuolatinai valdytų platformą, bet bėdos priklauso nuo nufotografuoto nuolatinių aplankytojo beta, kuris tikriausiai bus atneštinus. platformo galimybės padeda ji būti tinkama vartotojams skirtingų profsijų – nuo programinio kodus iki verslo profesionaliųjų. Ji taip pat yra suprojektuota asmenims, kurie nori automatizuoti sudėtingas užduotis arba darbo sritys. AutoGPT priekšdaroje yra panašaus naudojimosi sąsiuvinis, kurio naudojant vartotojai gali susisieksi su platformos AI automacijos galimybėmis. AutoGPT taikoje naudojami kombinacija AI ir automatizacijos, kad patektų sąmatai savo vartotojams galingas įrankis automatiškai vykdyti sudėtingus užduotis. Ši platforma taiko GPT modelius galios savo AI agentą, kurie gali būti personalizuojami ir konfiguravimui, atitikti asmenines poreikis. Vartotojų gali pasirinkti nuo šioje parinktos įrangos rūšius arba kurti savo priešingu naudojama platifoemos intuotyviuje sąsajoje. Platformas sukurtas išardinti, padeda įvairioms paskirčių. Jo galimybė automatiškai automatizuoti komplikacines užduotis ir darbų srautus išreiškia dažnai naudos šį platformą verslų ir asmenų užsiėmimų tiesiogėjams, kurie nori padidinti savo veiklos efektyvumą. Tačiau, platformos technikos reikalavimai bei įrengimo procesas gali būti puikiai nustebinamas kai kuriems vartotojui. Pvz, bet jo nukreipimo į skyreciuotą betos versija dar yra vystymosi stadijoje ir net gali nenustaikomas visiems vartotojams. Atsisaukėjimai į tą, AutoGPT suteikia galią įrankį, kuris leidžia automatizuoti sunkius veiklas bei darbinio srovius.
- Automatinio agento kūrimo ir individualizuojamųjų galimybių rinka
- Sąrankų valdymo ir naudotojo priemonių taikymo galimybės
- Vartojimo galių ir pasiekų automatizuoti agentų rinka
- Agentų kūrimui paveldimi kontrole ir skaičiuojamųjų galių skaitmeninės automatizavimo galimybės
- Automatinio agento kūrimo ir individualizuojamųjų galimybių rinka
- Vartotojo sąrankų valdymo ir individualizuojamųjų galių taipymo galimybės
Chroma
Atviro kodo vektorinis duomenų bazės ir prijungimo engineis, skirtas svarbiųjų aiškinamųjų priemonių statybai.
Chroma yra atvirojo kodo vektorinis duomenų bazės ir apibrėžimų variklis, kuris leidžia kurti atspindėjimo papildytas AI priemonės. Tai įrengtas ant objektų saugyklos ir pateikia skaitlingą ir be tinklo infrastruktūrą užpildymui vektorių, pilno teksto, Regex ir metadatu skaitymo funkcijas. Chroma architektūra įskaito klausimų sluoksnį su greitu bei SSD atminties kiekio klišiais bei išorinių duomenų kraščiavimą naudojančią talpinimo sluoksnį. Jame palaikoma įvairių funkcionalitetų, kaip kad stingusis vektorinis paieška, žodžių paieška, viso teksto paieška bei metadatu skaitymas paieška. Chroma yra užkietintas siekti visiškų profitų iš objektų saugyklų, su automatiniu paieškos priklausomiu duomenų lygintuku ir paminėjimu. Ši strategija leidžia jį suteikti mažą laikų poslinkį paieškai ir skaitmeno suvokimą naudojimo atžvilgiu. Chroma taip pat sukurta verslo organizacijoms, teikiant saugų, atitiksmų ir išaugintinių paieškos sistemų, kurios sukasi nusipelnydama 0 operacijų. Tai remia BYOC VPC ir kelialąpė / kelialąsčių replichaciją, tikrinant saugų ir išaugintiną paieškos sistemą. Jų priemonėms priklauso duomenų bazės priešistorės valdymas, A/B testavimas ir išleidžimai, todėl tai garsus išbandymas, kad sukurti atiduoduotųjų pagalbartųjų AI taikomuosius prigimtinis.
- Skenoti vektoriai tiesioginis
- Lexical search (BM25, SPLADE)
- Vektoriai tiesioginis
- Semantiška panašumo tiesioginis
- Pilnas teksto tiesioginis
- Trigramų ir reguliariųjų vyrašų tiesioginis
MCP‑Use
Atvirojo platoformos priemonė, kuria LLMs galutinai sieja su MCP serveriais ir sukuria nuosavus AI agentus su tiesioginio įsijungimo prie jų galimybėmis.
mcp-use yra atvirojo kodo platforma, kuri tyleina Large Language Model (LLM) jungimą su MCP serveriais ir leidžia sukurti naudojamosio programos, kurios gali bendradarbiauti su šių LLM sistemomis. Platforma teikia pilną MCP aplanką (mcp-use SDK) ChatGPT programų, Claude prisijungimų ir MCP serverių sukūrimui. Su mcp-use, programuotojai gali naudoti vieningą kūdinį, kad paleistų savo priEMONES įvairioms vietose, kuriose vartotojai ir agentai jau darbo, tokiuose kaip ChatGPT, Claude bei Gemini. Platforma siūlo plačią spektrą priEMONŲ ir savybių, tokias kaip MCP taikomojo kūrimo pagrindų sudarymą vieno komandinio įsakymo metu, ataskaitų automatizuotą įkėlimą į Manufact Cloud bei įtaisytą analizų ir matomumo sistemą. Sukuręjas programinio kodo kūrėjai gali naudoti MCP-naudotojų SDK prieigas, kad sukurtų ir pristatytų MCP serverius ir programas be papildomų priemonių. Platforma taip pat pateikia Visual Inspector ir Sandbox testavimo galimybes, leidžiančias programinio kodo kūrėjams testuoti jos programas be gyvos LLM prieigos. mcp-use siekia paprastinti MCP-parengto programaės kūrimą ir implementavimą, tuo pačiu padėdamas programuotojams, siekiantių sukurti ir implementuoti personalizuotas AI agentai ir programas.
- MCP serverių valdymas
- LLM prisijungimas ir integravimas
- Nuosavas AI agentų vystymas
- Automatinis išplauginimas ir skalė
- Visual Inspector ir Sandbox testavimas
- Integruota analizė ir observability
Naršyti visus 38 Intelekto Agentų Kūrimo Programinės Įrangos Kategorijos įrankius
Visas, paieškomis pasiekiamas katalogas — surikiuotas pagal tikrų vartotojų atsiliepimus.
