Les Agents évoluent rapidement, mais rencontrent encore des défis
Comment percevoir l'environnement et disposer d'une mémoire.
Comment planifier et décomposer les tâches de manière pertinente.
Comment prendre des décisions de façon autonome et passer à l'action.
Comment intégrer les Agents dans des scénarios métier concrets en entreprise.
Créer des agents comme une équipe
GPTBots crée plusieurs Agents pour répondre aux tâches grâce à des rôles professionnels spécifiques.
Définir les objectifs de la tâche
Définissez un objectif de tâche clair et précis pour les Agents, ce qui influencera la planification et les résultats produits par les Agents.
Déterminer la meilleure composition d'équipe
Définissez les rôles professionnels nécessaires à l'atteinte de l'objectif de la tâche pour les Agents. Chaque rôle aura une fonction distincte dans la mission et coordonnera ainsi que synchronisera l'information de façon autonome.
Doter d'outils efficaces
Les outils mis à disposition des Agents déterminent l'étendue de leurs capacités. La base de connaissances, la mémoire, la base de données, l'interpréteur de code, les Outils et autres fonctionnalités prises en charge par GPTBots permettent aux Agents d'atteindre plus efficacement leurs objectifs.
l'environnement d'exécution configuré pour les Agents
GPTBots propose 2 niveaux d'environnements d'exécution pour répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles.
Configuration standard
Fournit un environnement matériel de sandbox indépendant pour l'exécution des tâches de code.
Configuration avancée
Fournit un environnement matériel sandbox haute performance pour utilisateurs avancés, accélérant l'exécution des tâches de code.
La clé pour permettre aux Agents de percevoir, planifier et exécuter de manière autonome
Proposer divers composants, laisser les LLMs et plugins puissants fournir l'élan, tout en garantissant des LLMs contrôlables et stables.
Base de connaissances
La base de connaissances dédiée aux Agents est compatible avec de nombreux formats de savoir et intègre un puissant schéma de récupération des connaissances RAG.
Capacité de mémoire
Elle intègre une mémoire à long terme, une mémoire à court terme, des attributs utilisateur et des tâches programmées au niveau utilisateur.
Outils
Prise en charge l'appel de plugins pour LLM ainsi que les appels API traditionnels en toute simplicité.
Interpréteur de code
Écrire du code, exécuter du code, créer un service.
Environnement d'exécution indépendant et base de données
Des milliers de bibliothèques Python, un espace d'exécution de service indépendant et une base de données MySQL.
LLMs
Choisir le LLM de façon autonome pour réduire efficacement les coûts.
Prise en charge du choix de modèles professionnels dans différents quadrants de compétences.
Le routage intelligent évite la surutilisation et garantit la stabilité du service.
