Fiche outil
JetBrains/koog
github.com
Un framework basé sur Kotlin pour créer des agents IA prévisibles et tolérants aux pannes sur les cibles JVM, Android, iOS et navigateur.
Ce qu'il fait
JetBrains/koog
Koog est un framework Kotlin Multiplatform pour créer et exécuter des agents IA avec une API Kotlin et Java idiomatique et sûre en termes de types, incluant des workflows graphiques, l'utilisation d'outils, la mémoire RAG, le streaming et l'intégration MCP/ACP. Il cible les développeurs JVM et Kotlin qui créent des agents d'entreprise à travers les services backend, Android, iOS et les environnements dans le navigateur, avec des intégrations pour Spring Boot et Ktor. Il est proposé comme un projet open source avec documentation et référence API.
Tags
Catégories
Aucun résumé n'a encore été ajouté.
FAQ
Questions fréquentes
- Qu’est-ce que JetBrains/koog ?
- Koog est un framework Kotlin Multiplatform pour créer et exécuter des agents IA avec une API Kotlin et Java idiomatique et sûre en termes de types, incluant des workflows graphiques, l'utilisation d'outils, la mémoire RAG, le streaming et l'intégration MCP/ACP. Il cible les développeurs JVM et Kotlin qui créent des agents d'entreprise à travers les services backend, Android, iOS et les environnements dans le navigateur, avec des intégrations pour Spring Boot et Ktor. Il est proposé comme un projet open source avec documentation et référence API.
- Combien coûte JetBrains/koog ?
- JetBrains/koog applique un modèle tarifaire : Open source. Consultez le site officiel pour les offres actuelles.
- À quoi sert JetBrains/koog ?
- JetBrains/koog est référencé sur TolsAI dans ces catégories : Open Source.
- Où utiliser JetBrains/koog ?
- JetBrains/koog est disponible sur son site officiel, github.com.
Explorer
Plus dans Open Source
Un harnais agentique open source pour un agent IA auto-améliorant qui planifie et exécute les tâches que vous décrivez.
Un moteur RAG sans vecteurs, basé sur le raisonnement, qui indexe les documents sous forme d'arbres et effectue la récupération avec le raisonnement d'un LLM.
Une bibliothèque Python de type PyTorch pour construire et auto-optimiser des workflows LLM tels que les chatbots, le RAG et les agents.
Une interface web modulaire pour générer des images, des vidéos et de l'audio avec des modèles d'IA comme Stable Diffusion, Flux et Wan.
Un guide étape par étape pour concevoir des systèmes d'IA basés sur les LLM, le RAG et les agents d'IA.
Moteur de pipeline d'IA open source pour créer, déboguer et déployer des workflows LLM et l'orchestration d'agents depuis votre IDE.
Discussion
Discussion
Connectez-vous pour participer à la discussion
Aucun commentaire pour le moment. Lancez la discussion.