nexent
Nexent ist eine Zero-Code-Plattform zur automatischen Generierung produktionsreifer AI-Agenten unter Verwendung von Harness Engineering-Prinzipien — vereinheitlichte Werkzeuge, Fähigkeiten, Gedächtnis und Orchestrierung mit integrierten Einschränkungen, Feedback-Schleifen und Steuerungsebenen.
Erstellen Sie KI-Agenten ohne Programmierung, indem Sie einfache Sprachaufforderungen auf einer No-Code-Plattform verwenden.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarNexent ist eine Zero-Code-Plattform zur automatischen Generierung produktionsreifer AI-Agenten unter Verwendung von Harness Engineering-Prinzipien — vereinheitlichte Werkzeuge, Fähigkeiten, Gedächtnis und Orchestrierung mit integrierten Einschränkungen, Feedback-Schleifen und Steuerungsebenen.
nexent hat 5.8k Sterne auf GitHub. Es wurde 710-mal geforkt. nexent ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2025 aktiv entwickelt. nexent ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: agent, agentic-ai, agentic-framework, agentic-rag.
Was ist nexent?
Nexent ist eine Zero-Code-Plattform zur automatischen Generierung produktionsreifer AI-Agenten unter Verwendung von Harness Engineering-Prinzipien — vereinheitlichte Werkzeuge, Fähigkeiten, Gedächtnis und Orchestrierung mit integrierten Einschränkungen, Feedback-Schleifen und Steuerungsebenen.
Ist nexent Open Source?
nexent ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist nexent kostenlos?
Ja. nexent ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht nexent?
nexent ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist nexent geschrieben?
nexent ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/modelengine-group-nexent.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.