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tRPC-Agent-Go

tRPC-Agent-Go est un framework pour créer des applications d'IA intelligentes et des agents de longue durée en Go, avec gestion du contexte, mémoire, RAG et collaboration multi-agents.

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À propos de cet outil

tRPC-Agent-Go cible les ingénieurs en IA, les créateurs d'agents et les développeurs Go, permettant la création d'applications d'IA intelligentes et d'agents de longue durée. Il comprend une couche d'abstraction LLM, la gestion du contexte, la mémoire, l'intégration RAG et la collaboration multi-agents. Les agents peuvent être intégrés dans des graphes en tant que nœuds, prenant en charge les boucles d'appel d'outils, les arêtes conditionnelles et la sortie structurée. Le framework fournit également un support pour l'évaluation des agents et l'itération des prompts, y compris des outils de benchmarking.

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

Fonctions et usages

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

Ressources

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

Sources

Chaque fiche conserve ses sources et sa date de vérification.
01https://trpc-group.github.io/trpc-agent-go/blog/multiagent-boundaries

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