需求人群:
"目标受众为希望快速构建和运行基于LangGraph框架的AI代理服务的开发者和团队。该工具包提供了一个模板,帮助用户轻松入门并构建自己的代理服务,特别适合需要高度控制和定制化的AI项目。"
使用场景示例:
使用LangGraph代理进行复杂的数据分析和处理。
通过FastAPI服务提供AI代理的RESTful API接口。
利用Streamlit应用程序创建交互式的AI代理聊天界面。
产品特色:
LangGraph Agent:使用LangGraph框架构建的可定制代理。
FastAPI Service:提供流式和非流式端点的FastAPI服务。
Advanced Streaming:支持基于令牌和基于消息的流式传输的新颖方法。
Streamlit Interface:提供用户友好的聊天界面,用于与代理交互。
Asynchronous Design:使用async/await高效处理并发请求。
Docker Support:包括Dockerfile和docker compose文件,便于开发和部署。
使用教程:
克隆仓库:使用git命令克隆agent-service-toolkit到本地。
设置环境变量:在项目根目录创建.env文件,并添加必要的API密钥。
使用Docker或Python虚拟环境运行服务和应用程序:推荐使用Docker以简化环境设置并实现代码更改的即时更新。
访问Streamlit应用程序:在浏览器中输入http://localhost:8501访问应用程序。
使用API:通过http://localhost:80访问FastAPI服务的API,使用OpenAPI文档进行接口调用。
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基于LangGraph的AI代理服务工具包
agent-service-toolkit是一个用于运行基于LangGraph的AI代理服务的完整工具包,包括LangGraph代理、FastAPI服务、客户端以及Streamlit应用程序,提供了从代理定义到用户界面的完整设置。它利用了LangGraph框架的高度控制能力和丰富的生态系统,支持并发执行、图循环、流式结果等高级功能。
AI包装部署,分钟级完成
DeployFast是一个ML代码模板,使用FastAPI、Streamlit、Docker、ElevenLabs API和OpenAI API,可以帮助用户快速部署和演示人工智能应用。它可以轻松进行云端容器化,并且适用于从AI新手到忙碌专业人士的用户群。
通过逆向工程构建第三方集成的AI代理。
Integuru是一个AI代理,能够通过逆向工程技术生成第三方平台的集成代码。它通过分析浏览器的网络请求和用户的操作,自动生成能够触发特定动作的Python代码。这项技术的重要性在于,它可以帮助开发者无需深入了解第三方平台的内部API,即可快速构建集成解决方案,提高开发效率并降低技术门槛。Integuru由Integuru.ai开发,是一个开源项目,支持自定义请求和额外功能的开发。
全球首款多模态AI代理,搭载OpenAI实时API
TEN Agent 是一款创新的多模态AI代理,它通过集成OpenAI的实时API,为用户提供了一个强大的交互平台。这款产品代表了人工智能在多模态交互领域的最新进展,它不仅能够理解文本信息,还能处理图像和声音等数据类型。TEN Agent 的主要优点在于其高度的集成性和实时性,它能够为用户提供快速、准确的反馈,极大地提高了工作效率和用户体验。产品背景信息显示,TEN Agent 旨在通过先进的AI技术,推动生产力工具的发展,目前处于Beta测试阶段。关于价格和定位,TEN Agent 可能提供免费试用,以吸引早期用户并收集反馈,以便进一步优化产品。
AI驱动的客户支持和销售代理平台
Talkstack AI是一个利用人工智能技术提供客户支持和销售代理服务的平台。它通过AI代理,能够以多种语言执行复杂任务,支持文本和电话沟通,并提供企业级安全性。该产品的主要优点包括无需预录音和触发词,完全由AI生成的语音响应,以及能够扩展销售和运营团队的能力。此外,它还支持创建自定义工作流程,并且易于审查AI代理生成的响应的准确性。
AI驱动的B2B研究代理,快速筛选和丰富潜在客户数据库。
Kuration AI是一个利用人工智能技术帮助用户进行B2B研究的工具,它通过智能筛选和数据丰富化,帮助用户快速从大量信息中提炼出有价值的商业线索。产品背景是帮助企业从混乱的数据中快速找到目标公司,提高工作效率,减少人力成本。Kuration AI提供不同层次的定价计划,满足不同规模企业的需求。
机器学习工程能力的AI代理评估基准
MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试,旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛,形成了一套多样化的挑战性任务,测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据,为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现,发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外,还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源,以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。
构建智能多模态语音助手的端到端框架。
LiveKit Agents 是一个端到端框架,它使开发者能够构建能够通过语音、视频和数据通道与用户互动的智能多模态语音助手(AI代理)。它通过集成OpenAI的实时API和LiveKit的WebRTC基础设施,提供了创建语音助手的快速入门指南,包括语音识别(STT)、语言模型(LLM)和文本转语音(TTS)的流水线。此外,它还支持创建语音到语音代理、接听和响应来电、以及代表用户拨打电话的功能。
将电子书转换为有章节和元数据的有声书。
ebook2audiobookXTTS是一个利用Calibre和Coqui TTS技术将电子书转换为有声书的模型,支持章节和元数据的保留,并且可以选择使用自定义语音模型进行语音克隆,支持多种语言。该技术的主要优点是能够将文本内容转换为高质量的有声读物,适合需要将大量文本信息转换为音频格式的用户,如视障人士、喜欢听书的用户或者需要学习外语的用户。
探索ReAct聊天机器人的实验性项目
curiosity是一个基于ReAct框架的聊天机器人项目,旨在通过LangGraph和FastHTML技术栈探索和构建类似Perplexity的用户交互体验。项目核心是一个简单的ReAct代理,使用Tavily搜索增强文本生成。支持三种不同的LLMs(大型语言模型),包括OpenAI的gpt-4o-mini、Groq的llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview以及Ollama的llama3.1。项目通过FastHTML构建前端,尽管在调试过程中可能遇到一些挑战,但整体上提供了快速的用户体验。
实时对话式人工智能,一键式API接入。
Deepgram Voice Agent API 是一个统一的语音到语音API,它允许人类和机器之间进行自然听起来的对话。该API由行业领先的语音识别和语音合成模型提供支持,能够自然且实时地听、思考和说话。Deepgram致力于通过其语音代理API推动语音优先AI的未来,通过集成先进的生成AI技术,打造能够进行流畅、类似人类语音代理的业务世界。
用于测试和开发AI代理的可扩展开源框架
Windows Agent Arena (WAA) 是一个专注于Windows操作系统的可扩展、开源框架,用于测试和开发能够使用语言模型在PC上进行推理、规划和行动的AI代理。它通过模拟真实的Windows环境,允许代理自由操作,并使用与人类用户相同的应用程序、工具和网络浏览器来解决任务。WAA通过Azure实现可扩展性和并行化,能够在短短20分钟内完成完整的基准测试评估。
使用Gemini API进行图像物体检测的Streamlit应用
bonding_w_geimini是一个基于Streamlit框架开发的图像处理应用,它允许用户上传图片,通过Gemini API进行物体检测,并在图片上直接绘制出物体的边界框。这个应用利用了机器学习模型来识别和定位图片中的物体,对于图像分析、数据标注和自动化图像处理等领域具有重要意义。
下一代具有规划和自我修复能力的AI代理
Agent Q是MultiOn公司研发的新一代AI代理模型,它通过结合搜索、自我批评和强化学习,创建能够规划和自我修复的先进自主网络代理。它通过引导蒙特卡洛树搜索(MCTS)、AI自我批评和直接偏好优化(DPO)算法,解决了传统大型语言模型(LLMs)在动态环境中多步推理任务的挑战,提高了在复杂环境中的成功率。
AI助力的自动化工作流软件。
Bardeen AI是一个通过简单提示即可执行重复性工作的AI代理,旨在简化工作流程,提高效率。它集成了多种应用程序和浏览器,以安全、可靠地完成工作。Bardeen AI的主要优点包括无需编程或技术背景即可通过简单语言指令操作,实时确认行动计划,并在后台持续执行任务。它支持多种集成,如Google Sheets、Slack、LinkedIn等,适用于销售、招聘、市场研究等多种场景。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
LangGraph应用的辅助工具
LangGraph Engineer是一个alpha版本的代理,旨在帮助快速启动LangGraph应用程序。它专注于创建正确的节点和边,但不会尝试编写填充节点和边的逻辑,而是留给用户来完成。
AI代理,为你解答问题
Amabay是一个基于人工智能技术的问答平台,使用户能够创建自己的Amabot,即个人化的AI代理,来回答问题。它利用RAG技术生成准确、客观的答案,为用户提供一种新的自我展示和交流方式。Amabay适合希望提高在线互动效率和质量的个人和组织。目前Amabay提供免费服务,但具体的定价策略和定位尚未明确。
使用LangGraph代理帮助用户编写故事
story-writing是一个基于LangGraph Cloud的应用程序,旨在以一种有趣且互动的方式展示LangGraph Cloud的功能。该应用程序允许用户在LangGraph代理的帮助下编写故事,用户可以编辑已经写好的章节,或者继续编写下一章。用户可以有多个相同章节编号的版本,并选择他们最喜欢的版本继续故事。在开始时,用户提供故事摘要、所需的写作风格和对故事重要的任何其他细节。从那时起,他们只需要提供编辑和继续指令,以引导代理朝期望的方向发展。注意:这个应用程序是一个原型,尚未准备好部署,可能会有bug或代理的输出结果不佳。
AI代理演示,提升SaaS销售效率
Fluidworks通过AI代理提供实时视频演示,增强客户参与度,提高销售效率,优化销售团队的焦点,并提供数据驱动的洞察以细化销售策略。它通过个性化、实时演示和即时问答,为客户提供定制化的体验,方便他们随时访问演示,确保信息的一致性和可靠性,帮助他们做出明智的购买决策。
构建个性化AI代理的开源平台
Scoopika是一个开源的开发者平台,旨在帮助开发者构建能够看、说、听、学习并采取行动的个性化AI代理。它为AI时代提供了一个安全、高效且易于使用的平台,支持全边缘兼容性和实时流媒体,内置视觉和语音聊天功能。Scoopika强调了其开放源代码的特性,提供了服务器端和客户端的运行库,以及React项目中的集成模块,拥有一个不断增长的开发者社区。
LangGraph的高级应用课程
这是一个专注于LangGraph的高级应用课程,提供Reflective RAG, Self-RAG和Adaptive RAG的实现,旨在帮助开发者和生产环境应用LangGraph。
实时语音AI代理,500毫秒内响应语音查询。
Real-time Voice AI Agent是一个高度灵活的实时语音交互模型,它能够在大约500毫秒内通过语音回答任何查询。该模型支持用户选择任何大型语言模型、文本到语音(TTS)模型和语音到文本(STT)模型。它非常适合用于客户服务机器人、接待员等涉及语音的应用场景。
创建和操作具有循环、记忆和工具的认知语言代理。
Mentals AI是一个工具,旨在通过简单的Markdown语法创建和操作具有循环、记忆和各种工具的代理。它允许用户专注于代理的逻辑,而无需编写Python或其他语言的底层代码,从而重新定义了未来AI应用的基础框架。
基于Agently AI框架的开源自动新闻收集工具
Agently Daily News Collector是一个基于Agently AI应用开发框架的开源项目,能够自动收集特定主题的新闻。用户只需输入新闻收集的领域主题,AI代理将自动工作,直到生成并保存到Markdown文件中的高质量新闻集合。
开源大型语言模型的托管、部署、构建和微调一站式解决方案。
AIKit 是一个开源工具,旨在简化大型语言模型(LLMs)的托管、部署、构建和微调过程。它提供了与OpenAI API兼容的REST API,支持多种推理能力和格式,使用户可以使用任何兼容的客户端发送请求。此外,AIKit 还提供了一个可扩展的微调接口,支持Unsloth,为用户提供快速、内存高效且易于使用的微调体验。
开源AI代理平台,专为金融应用设计。
FinRobot是一个开源的AI代理平台,利用大型语言模型(LLMs)为金融应用提供全面的解决方案。它整合了多种AI技术,超越了单纯的语言模型,展现了平台的多功能性和适应性,满足金融行业的多样化需求。FinRobot的AI代理概念是指使用大型语言模型作为其大脑来感知环境、做出决策并执行动作的智能实体。与传统人工智能不同,AI代理具有独立思考和使用工具以逐步实现给定目标的能力。
构建AI伴侣,提升应用内用户体验。
Octoverse是一个AI代理模型,旨在帮助开发者在应用程序中构建能够理解并完成任务的AI伴侣。它比GPT-4在功能调用上快4倍,成本低10倍,且准确度更高。Octoverse通过模型专业化的进步,为可持续、易访问且用户友好的AI应用提供了显著的飞跃,解决了隐私、成本和延迟问题。
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