ModelScope-Agent

Estrutura de agente que conecta os modelos ModelScope ao mundo

Produto ComumProgramaçãoagentemulti-agentes

O ModelScope-Agent é uma estrutura de agente personalizável e expansível, com recursos de interpretação de papéis, chamada de modelos de linguagem grandes, uso de ferramentas, planejamento e memória. Ele simplifica o processo de implementação de aplicativos de agente, fornecendo interfaces ricas para modelos e ferramentas, uma interface unificada e alta extensibilidade, baixo acoplamento, permitindo que os desenvolvedores usem facilmente os componentes integrados, como ferramentas, LLMs e memória, sem precisar se vincular a um agente de nível superior.

Processo de implementação de agente simplificado: basta especificar as instruções de papel
o nome do LLM e a lista de nomes de ferramentas para implementar um aplicativo de agente.
Modelos e ferramentas abrangentes: a estrutura inclui interfaces abrangentes para LLMs
como interfaces de modelos Dashscope e Modelscope
e interfaces de modelos OpenAI.
Interface unificada e alta extensibilidade: a estrutura possui um mecanismo claro de registro de ferramentas e LLMs
facilitando a expansão de aplicativos de agentes mais diversificados.
Baixo acoplamento: os desenvolvedores podem usar facilmente os componentes integrados
como ferramentas
LLMs e memória

O ModelScope-Agent é direcionado a desenvolvedores que desejam construir e personalizar sistemas de agentes
especialmente aqueles que precisam utilizar modelos de linguagem grandes e ferramentas para automatizar tarefas complexas. É adequado para empresas e desenvolvedores que precisam de soluções altamente personalizadas
bem como para equipes que buscam melhorar a produtividade e a inovação por meio da tecnologia.

Construa um agente Facechain que possa gerar automaticamente retratos personalizados usando o ModelScope-Agent.
Integre o Story Agent
uma versão local para gerar ilustrações de livros de histórias.
Implemente a implantação e o uso locais usando a versão local fornecida pelo ModelScope GPT via gradio.

Clone o repositório e instale as dependências: `cd modelscope-agent \u0026\u0026 pip install -r requirements.txt`.
Use o ModelScope Notebook
baixe e carregue os arquivos de demonstração na GPU e
em seguida
execute o notebook de demonstração sequencialmente.

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ModelScope-Agent Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

ModelScope-Agent Tendência de Visitas

ModelScope-Agent Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

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ModelScope-Agent Fontes de Tráfego

ModelScope-Agent Alternativas

ModelScope-Agent — Estrutura de agente que conecta os modelos ModelScope ao mundo

AI-Data-Analysis-MultiAgent — Sistema de análise de dados multiagente impulsionado por IA

AgentScope — Plataforma para construção de aplicativos multiagentes com suporte para modelos de linguagem grandes.

DB-GPT — Framework de desenvolvimento de aplicativos de dados nativos de IA

OpenAgents — Uma plataforma aberta para agentes de linguagem de uso diário.

Agente M — Estrutura de agente principal impulsionada por LLM

AutoAgents — Framework de agentes inteligentes multi-papel gerado automaticamente

l1m — Uma API proxy usada para extrair dados estruturados de texto e imagens, implementada com base em LLMs.

Gerador de Firecrawl LLMs.txt — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de sites para treinamento e inferência de LLM

Hugo Translator — Outil de traduction d'articles basé sur les LLM, traduisant et créant automatiquement des fichiers Markdown multilingues.

Agentes Aviator — Uma estrutura de agente baseada em LLM para executar migrações de código em larga escala em repositórios de código.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Crawl4LLM — Uma ferramenta de web scraping eficiente para pré-treinamento de LLM, focada em extração eficiente de dados de alta qualidade.

hallucination-leaderboard — Um ranking que compara a taxa de alucinação de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao resumir documentos curtos.

VisionAgent — O VisionAgent é uma biblioteca para gerar código que resolve tarefas de visão computacional, suportando diversos provedores de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 é uma tecnologia que transforma qualquer LLM em um agente utilizável por computador.

Supametas.AI — Plataforma de processamento de dados não estruturados que ajuda as empresas a construir rapidamente conjuntos de dados setoriais e integrá-los ao banco de conhecimento LLM RAG.

stocks-insights-ai-agent — Aplicativo full-stack baseado em LLM e LangChain para recuperação de dados e notícias de ações.

OpenDeepResearcher — Uma ferramenta de pesquisa profunda baseada em IA que busca informações continuamente até atender às necessidades de consulta do usuário.

DocETL — Um sistema de processamento de dados impulsionado por LLM.

DocWrangler — Um ambiente de desenvolvimento interativo de código aberto para construir e otimizar pipelines de processamento de dados baseados em LLMs.

llm-datasets — Conjunto de dados, ferramentas e conceitos de alta qualidade para o ajuste fino de modelos de linguagem grandes.

FlashInfer — FlashInfer é uma biblioteca de kernels de GPU de alto desempenho para serviços de modelos de linguagem grandes.

llmstxt-generator — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de conteúdo de sites para treinamento e inferência de LLM.

CodebaseToPrompt — Ferramenta que converte arquivos locais em prompts estruturados para modelos de linguagem grandes.

Incorporação de Documentos — Utiliza tecnologia de IA composta para processar documentos em linha, superando a diferença de modalidades.

IdentityRAG — Ferramenta LLM para pesquisa, unificação e recuperação de dados de clientes

LangWatch — Monitore, avalie e otimize seus aplicativos LLM

PromptWizard — Estrutura de otimização de prompts baseada em percepção de tarefa