# LLM集成

Smolagents是Hugging Face團隊開發的極簡AI代理框架，旨在讓開發者僅用少量代碼就能部署強大的代理。它專注於代碼代理，即代理通過編寫和執行Python代碼片段來執行任務，而非生成JSON或文本塊。這種模式利用了大型語言模型（LLMs）生成和理解代碼的能力，提供了更好的組合性、靈活性以及豐富的訓練數據利用，能高效處理複雜邏輯和對象管理。Smolagents與Hugging Face Hub深度集成，便於工具的分享和加載，促進社區協作。此外，它還支持傳統工具調用代理，兼容多種LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通過LiteLLM集成的模型。Smolagents的出現，降低了AI代理開發的門檻，使開發者能夠更便捷地構建和部署AI驅動的應用程序。

ExtractThinker是一個靈活的文檔智能框架，幫助用戶從各種文檔中提取和分類結構化數據，類似於文檔處理工作流的ORM。它被稱為“LLMs的文檔智能”或“智能文檔處理的LangChain”。該框架的動機是為文檔處理創建所需的特定功能，如分割大型文檔和高級分類。

PromptQL是一個專為AI設計的代理數據訪問工具，它通過代理查詢規劃，像人類一樣檢索數據，首先收集相關信息，然後應用合適的大型語言模型（LLM）進行分類和後續處理，以提高私有數據的檢索效率和準確性。這一技術的出現，解決了傳統搜索算法在封閉領域中對數據檢索的侷限性，特別是在用戶提出非標準化查詢時，PromptQL能夠更好地理解和響應。產品背景信息顯示，PromptQL旨在通過與用戶的緊密合作，免費構建首個代理，以評估和提升現有AI代理/助手的性能。

Astra是一個通用API，專為LLM（大型語言模型）功能調用設計。它通過簡單的代碼集成，無需複雜的JSON Schemas，即可讓LLM執行任何目標應用程序中的操作。Astra提供了2200個現成的集成，可以連接Google Calendar、Gmail、Hubspot、Salesforce等。此外，它還具備用戶認證管理功能，允許LLM代表用戶執行操作。Astra還支持通過OpenAPI規範輕鬆導入REST集成，或構建自定義集成。它使LLM能夠與外部工具或API交互，執行訪問數據、安排事件或發送電子郵件等實際任務，使LLM更加交互式和功能強大。