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tRPC-Agent-Go

tRPC-Agent-Go ist ein Framework zum Erstellen intelligenter KI-Anwendungen und lang laufender Agenten in Go, mit Kontextmanagement, Speicher, RAG und Multi-Agenten-Zusammenarbeit.

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Über dieses Tool

tRPC-Agent-Go richtet sich an KI-Ingenieure, Agenten-Entwickler und Go-Entwickler und ermöglicht die Erstellung intelligenter KI-Anwendungen und lang laufender Agenten. Es umfasst eine LLM-Abstraktionsschicht, Kontextmanagement, Speicher, RAG-Integration und Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Agenten können als Knoten in Graphen eingebettet werden und unterstützen Tool-Aufrufschleifen, bedingte Kanten und strukturierte Ausgabe. Das Framework bietet auch Unterstützung für Agentenbewertung und Prompt-Iteration, einschließlich Benchmarking-Tools.

Anwendungsfälle
  • Building long-running AI agents
  • Integrating RAG and memory into agent applications
  • Multi-agent collaboration and graph orchestration
  • Agent evaluation and prompt iteration

Funktionen & Anwendungsfälle

LLM abstraction layerContext managementMemory serviceRAG integrationMulti-agent collaborationAgent embedding in graph nodesTool-calling loopStructured outputAgent evaluation tools

Ressourcen

A Complete Guide to AI Agent Automated Evaluation Paradigms and Engineering PracticetRPC-Agent-Go Evolution: Online Learning, Offline Optimization, and Evaluation for Self-Improving AgentsA Complete Guide to Automated Prompt Iteration and Engineering Practice for AI AgentsPrompt Template

Quellen

Jedes Profil enthält Quellen und das letzte Prüfdatum.
01https://trpc-group.github.io/trpc-agent-go/blog/multiagent-boundaries

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