AI/ML 示例
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 使用 Docker 進行 AI/ML | 使用 Docker、Neo4j、LangChain 和 Ollama 開始進行 AI 和 ML |
| 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 Agent Development Kit (ADK) 和 A2A（Agent-to-Agent）協議構建。它將基於大型語言模型 (LLM) 的代理封裝在一個 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。它旨在使代理可作為網路服務呼叫，並可與其他代理組合。 |
| ADK 多代理事實核查器 | 該專案演示了一個使用 Agent Development Kit (ADK) 構建的協作多代理系統，其中頂級審計代理協調工作流程以驗證事實。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收集證據，而修訂代理則僅使用內部推理分析和完善結論。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、總結和記錄 GitHub 問題——自動從摘要建立 Notion 頁面。它還支援從 GitHub 總結檔案內容。 |
| 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。它透過任務委派、網路搜尋和創意綜合，自動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 搜尋示例 - 模型上下文協議 (MCP) | 此示例演示瞭如何建立與 Brave 搜尋 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，該客戶端可以透過對話介面與 Brave 搜尋進行自然語言互動，從而使您能夠執行網際網路搜尋。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 搜尋 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，該客戶端可以透過對話介面與 Brave 搜尋進行自然語言互動，從而使您能夠執行網際網路搜尋。此示例使用 Spring Boot 自動配置透過配置檔案設定 MCP 客戶端。 |
| 使用 Vercel AI SDK 的 MCP UI | 啟動一個使用 Vercel AI SDK 的 MCP UI 應用程式，為由 Docker 模型執行器提供的本地模型提供聊天介面，並訪問 Docker MCP 目錄中的 MCP。 |
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