Agenten entwickeln sich zwar rasant, stehen jedoch weiterhin vor folgenden Herausforderungen
Wie nimmt der Agent die Umgebung wahr und verfügt über Gedächtnis?
Wie lassen sich Aufgaben effizient planen und in Teilschritte zerlegen?
Wie trifft der Agent autonome Entscheidungen und führt Aktionen aus?
Wie setzen Unternehmen KI-Agenten erfolgreich in der Praxis ein?
Agenten aufbauen wie ein Team zusammenstellen
GPTBots erstellt Multi-Agenten, die Aufgaben durch konkrete professionelle Rollen bearbeiten.
Ziele definieren
Setzen Sie klare und spezifische Aufgabenziele für Agenten fest, die sich auf die Aufgabenplanung und Ergebnisse der Agenten auswirken werden.
Die beste Teamzusammensetzung definieren
Definieren Sie die fachlichen Rollen, die am Aufgaben-Ziel der Agenten beteiligt sein müssen. Verschiedene Rollen übernehmen unterschiedliche Aufgaben und koordinieren sowie synchronisieren die Informationen eigenständig.
Mit effektiven Tools ausstatten
Die Tools, mit denen Agenten ausgestattet sind, bestimmen deren Leistungsgrenze. Die von GPTBots unterstützten Funktionen wie Wissensdatenbank, Gedächtnis, Datenbank, Code-Interpreter und weitere Tools helfen den Agenten dabei, ihre Aufgaben besser zu erfüllen.
Die für Agenten konfigurierte Laufzeitumgebung
GPTBots bietet 2 verschiedene Stufen von Laufzeitumgebungen, um den Anforderungen unterschiedlich großer Unternehmen gerecht zu werden.
Standardkonfiguration
Bietet eine eigenständige Code-Sandbox-Hardware-Umgebung für die Ausführung von Code-Aufgaben.
Erweiterte Konfiguration
Bietet fortgeschrittenen Benutzern eine leistungsstärkere Sandbox-Hardware-Umgebung für eine schnellere Ausführung von Code-Aufgaben.
Der Schlüssel, damit Agenten selbstständig wahrnehmen, planen und ausführen können.
Stellen Sie verschiedene Komponenten bereit, damit die leistungsstarken LLMs und Plugins ihre volle Wirkung entfalten können, während die LLMs gleichzeitig kontrollierbar und stabil bleiben.
Wissensdatenbank
Die für Agenten ausgestattete Wissensdatenbank ist nicht nur mit verschiedenen Formaten kompatibel, sondern verfügt auch über ein leistungsstarkes RAG-Wissensabrufsystem.
Gedächtnisleistung
Es verfügt über Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis, Benutzerattribute sowie zeitgesteuerte Aufgaben auf Benutzerebene.
Tools
Unterstützt nicht nur das Aufrufen von Plugins für LLM, sondern auch traditionelle API-Aufrufe problemlos.
Code-Interpreter
Code schreiben, ausführen und Services entwickeln
Isolierte Betriebsumgebung und Datenbank
Tausende von Python-Bibliotheken, isolierter Dienstausführungsraum und MySQL-Datenbank.
LLMs
LLM autonom auswählen und Kosten effektiv reduzieren.
Unterstützung bei der optimalen Wahl von Spezialmodellen für die verschiedenen Leistungsquadranten.
Intelligentes Routing vermeidet Überfrequentierung und gewährleistet Servicestabilität
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