代理式 AI 示例
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 代理到代理 (Agent-to-Agent) | 此應用程式是一個模組化 AI 代理執行時，基於 Google 的代理開發工具包 (ADK) 和 A2A（代理到代理）協議構建。它將基於大型語言模型 (LLM) 的代理包裝在 HTTP API 中，並使用具有流式響應、記憶體和工具的結構化執行流。它旨在使代理能夠作為網路服務呼叫，並可與其他代理組合使用。 |
| ADK 多代理事實核查器 | 該專案展示了一個使用代理開發工具包 (ADK) 構建的協作式多代理系統，其中一個頂級審計代理協調工作流程以核實事實。評論代理透過模型上下文協議 (MCP) 使用 DuckDuckGo 進行即時網際網路搜尋來收集證據，而修訂代理僅使用內部推理來分析和完善結論。該系統展示了具有不同角色和工具的代理如何在編排下協作。 |
| DevDuck 代理 | 一個使用 Google 代理開發工具包 (ADK) 構建的 Go 程式設計輔助多代理系統。該專案具有一個協調代理 (DevDuck)，它管理兩個專門的子代理 (Bob 和 Cerebras) 以執行不同的程式設計任務。 |
| Agno | 此應用程式是一個多代理編排系統，由 LLM（如 Qwen 和 OpenAI）提供支援，並透過模型控制協議 (MCP) 閘道器連線到工具。其目的是檢索、彙總和記錄 GitHub 問題——自動從摘要中建立 Notion 頁面。它還支援從 GitHub 彙總檔案內容。 |
| CrewAI | 該專案展示了一個使用 CrewAI 構建的自主多代理虛擬營銷團隊。它透過任務委託、網路搜尋和創意合成，自動化建立高質量的端到端營銷策略——從研究到文案。 |
| 帶 LangGraph 的 SQL 代理 | 該專案展示了一個零配置的 AI 代理，它使用 LangGraph 透過查詢 SQL 資料庫來回答自然語言問題——所有這些都透過 Docker Compose 進行編排。 |
| Langchaingo Brave Search 示例 - 模型上下文協議 (MCP) | 此示例演示瞭如何建立與 Brave Search MCP 伺服器通訊的 Go 模型上下文協議 (MCP) 客戶端。該應用程式展示瞭如何構建一個 MCP 客戶端，該客戶端能夠與 Brave Search 進行自然語言互動，允許您透過對話介面執行網際網路搜尋。此示例使用模型上下文協議伺服器和客戶端的官方 Go SDK 來設定 MCP 客戶端。 |
| Spring AI Brave Search 示例 - 模型上下文協議 (MCP) | 此示例演示瞭如何建立與 Brave Search MCP 伺服器通訊的 Spring AI 模型上下文協議 (MCP) 客戶端。該應用程式展示瞭如何構建一個 MCP 客戶端，該客戶端能夠與 Brave Search 進行自然語言互動，允許您透過對話介面執行網際網路搜尋。此示例使用 Spring Boot 自動配置透過配置檔案設定 MCP 客戶端。 |
| 帶 Vercel AI SDK 的 MCP UI | 啟動一個 MCP UI 應用程式，該應用程式使用 Vercel AI SDK 為本地模型提供聊天介面，這些模型由 Docker Model Runner 提供，並可訪問 Docker MCP Catalog 中的 MCP。 |
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