Los agentes están evolucionando rápidamente, pero aún presentan desafíos
Cómo percibir el entorno y disponer de memoria.
Cómo planificar y desglosar tareas de forma eficiente.
Cómo tomar decisiones autónomas y ejecutarlas.
Cómo implementar agentes en escenarios empresariales reales.
Construya agentes como si formara un equipo
GPTBots crea múltiples agentes para abordar tareas mediante roles profesionales concretos.
Establecimiento de objetivos de tarea
Se puede establecer un objetivo de tarea claro y específico para los agentes, que influirá en la planificación y en los resultados obtenidos.
Definición de la mejor combinación de equipo
Se puede definir los roles profesionales que deben participar en el objetivo de la tarea para los agentes. Cada rol desempeñará una función distinta en la tarea y coordinará y sincronizará información de forma autónoma.
Equipamiento con herramientas eficaces
Las herramientas disponibles para los agentes determinan el límite de sus capacidades. La base de conocimientos, la memoria, la base de datos, el intérprete de código, las herramientas y otras capacidades soportadas por GPTBots pueden ayudar a los agentes a alcanzar mejor los objetivos de la tarea.
El entorno de ejecución configurado para los agentes
GPTBots proporciona dos niveles distintos de entornos de ejecución para satisfacer las necesidades de empresas de diferentes dimensiones.
Configuración estándar
Proporciona un entorno de hardware sandbox independiente para ejecutar tareas de código.
Configuración avanzada
Proporciona un entorno de hardware sandbox de alto rendimiento para usuarios avanzados, permitiendo ejecutar tareas de código con mayor rapidez.
La clave para permitir que los agentes perciban, planifiquen y ejecuten de forma autónoma
Proporcionamos varios componentes, lo que permite que los verdaderos LLMs y plugins aporten impulso, a la vez que mantiene los LLMs controlables y estables.
Base de conocimientos
La base de conocimientos disponible para los agentes es compatible no solo con varios formatos de conocimiento, sino que también dispone de un potente esquema de recuperación de conocimiento RAG.
Capacidades de memoria
Dispone de memoria a largo plazo, memoria a corto plazo, atributos de usuario y tareas programadas en el ámbito del usuario.
Herramientas
No solo admite la invocación de plugins para LLM, sino que también facilita las llamadas a API tradicionales.
Intérprete de código
Puede escribir código, ejecutar código y construir servicios.
Entorno de ejecución independiente y base de datos
Ofrecemos miles de bibliotecas Python, espacio de servicio de ejecución independiente y base de datos MySQL.
LLMs
Se selecciona LLM de forma autónoma, reduciendo eficazmente los costes.
Permite la selección de modelos profesionales en diferentes cuadrantes de competencia.
El enrutamiento inteligente evita la sobrecarga y garantiza la estabilidad del servicio.
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