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Ist man wirklich die einsamste Zahl? Wenn es geht zu KI -AgentenDie Antwort lautet wahrscheinlich „es hängt davon ab.“ Für einfache und eng abgestellte Workflows können Sie die Dinge ordentlich und effizient halten.
Es ist jedoch schwer zu ignorieren, wie viele Möglichkeiten mehr Möglichkeiten öffnen, wenn Sie die Kraft mehrerer Agenten kombinieren. Um Ihnen zu helfen, die Vorteile von Multi-Agent-Systemen zu nutzen, ohne unnötige Komplexität oder Klammerei hinzuzufügen, verpassen Sie nicht die Auswahl an detaillierten, umsetzbaren Artikeln, die wir diese Woche für Sie ausgewählt haben.
Ein Multi-Agent-SQL-Assistent, dem Sie mit dem Human-in-Schleifen-Kontrollpunkt und der LLM-Kostenkontrolle vertrauen können
Ein vertrauenswürdiger, kostengünstiger SQL-Assistent mit KI-betrieben? Was vor ein paar Jahren wie Science-Fiction klang, ist jetzt in Reichweite: Alle Sravani führt uns durch den Aufbau eines solchen Assistenten, indem wir SQLite, Crewai und Strömung nutzen.
Erstellen Sie Multi-Agent-Apps mit OpenAIs Agent SDK
Für einen anderen Ansatz für die Multi-Agent-App-Constructing stellt Alan Jones uns in das Open-Supply-Paket von Openai und einige seiner überzeugendsten Funktionen vor.
Bauen von AI-betriebenen Low-Code-Workflows mit N8
Was ist, wenn Sie Ihren eigenen Agenten überhaupt nicht bauen möchten? Alessandra Costa zeigt, wie eine Automatisierungsplattform als Various mit niedriger Barrier dienen kann.
Die Should-Learn-Geschichten dieser Woche
Nachholen Sie die Artikel, über die unsere Neighborhood in den letzten Tagen summt hat. Hier ist eine Zusammenfassung der Trendgeschichten dieser Woche:
Andere empfohlene Lesevorgänge
Erforschen Sie einige unserer herausragenden Artikel zu Themen, die von Multimodalität bis hin zu deklarativen Framework -DSPY reichen:
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Entdecken Sie erstklassige Arbeiten einiger unserer kürzlich hinzugefügten Mitwirkenden:
- Laura Sellers ist der Chief Product and Expertise Officer bei Anaconda und bringt ihr Schreiben in eingehender Branchenkompetenz.
- Rachit Jain ist Software program -Ingenieur bei Google, wo er Teil des Android Automotive OS Framework -Groups ist.
- Artemij Lehmann verbindet uns mit einem umfangreichen Hintergrund für Datenanalyse; Sein Debütartikel konzentriert sich auf animierende lineare Transformationen.
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