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informatique:ai_lm:ai_agent

Différences

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informatique:ai_lm:ai_agent [23/04/2026 18:30] – [LangChain] cyrilleinformatique:ai_lm:ai_agent [23/04/2026 18:56] (Version actuelle) – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. 47.128.50.240
Ligne 24: Ligne 24:
 ===== Frameworks ===== ===== Frameworks =====
  
-==== LlamaAgents ====+==== LlamaIndex / LlamaAgents ====
  
 https://developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/overview/ https://developers.llamaindex.ai/python/llamaagents/overview/
Ligne 34: Ligne 34:
   * https://github.com/LLPhant/LLPhant   * https://github.com/LLPhant/LLPhant
   * https://github.com/LLPhant/AutoPHP   * https://github.com/LLPhant/AutoPHP
-  * [[/informatique/ai_lm/AutoPhp|Essai AutoPhp]]+  * [[informatique:ai_lm:ai_agent:autophp|Essai AutoPhp]]
  
 ==== PrismPhp ==== ==== PrismPhp ====
Ligne 51: Ligne 51:
   * **LangSmith**: une plateforme de débogage, de test et de monitoring pour les applications construites avec LangChain ou d’autres frameworks similaires   * **LangSmith**: une plateforme de débogage, de test et de monitoring pour les applications construites avec LangChain ou d’autres frameworks similaires
  
-=== LangGraph ===+==== LangGraph ====
  
 Une extension de LangChain qui permet de modéliser des workflows d’IA sous forme de graphes. Contrairement à LangChain, qui utilise des chaînes linéaires ou séquentielles, LangGraph permet de créer des processus dynamiques et non linéaires, où les étapes peuvent s’enchaîner de manière conditionnelle ou parallèle. Une extension de LangChain qui permet de modéliser des workflows d’IA sous forme de graphes. Contrairement à LangChain, qui utilise des chaînes linéaires ou séquentielles, LangGraph permet de créer des processus dynamiques et non linéaires, où les étapes peuvent s’enchaîner de manière conditionnelle ou parallèle.
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 ==== DSPy ==== ==== DSPy ====
  
-Signature-first programs (fewer lines of code)+https://dspy.ai 
 + 
 +Programming—not prompting—LMs - Signature-first programs (fewer lines of code)
  
 Define a task via a signature (inputs/outputs + intent), then implement it with Modules that encapsulate prompting and LLM calls. Centralizes prompt/usage handling and removes glue code; swapping internals (e.g., Predict ↔ CoT) doesn’t change the contract. Define a task via a signature (inputs/outputs + intent), then implement it with Modules that encapsulate prompting and LLM calls. Centralizes prompt/usage handling and removes glue code; swapping internals (e.g., Predict ↔ CoT) doesn’t change the contract.
informatique/ai_lm/ai_agent.1776961809.txt.gz · Dernière modification : de cyrille

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