ExampleAgent é uma estrutura de código aberto que fornece um esqueleto de agente de IA pronto para uso, integrado com modelos GPT da OpenAI. Possui arquitetura modular com prompts personalizáveis, integrações de ferramentas e pipelines de execução para automatizar tarefas definidas pelo usuário. Os desenvolvedores podem estender os agentes com novas habilidades, configurar o gerenciamento de contexto e implementar localmente ou na nuvem com configuração mínima.
ExampleAgent é uma estrutura de código aberto que fornece um esqueleto de agente de IA pronto para uso, integrado com modelos GPT da OpenAI. Possui arquitetura modular com prompts personalizáveis, integrações de ferramentas e pipelines de execução para automatizar tarefas definidas pelo usuário. Os desenvolvedores podem estender os agentes com novas habilidades, configurar o gerenciamento de contexto e implementar localmente ou na nuvem com configuração mínima.
ExampleAgent é uma ferramenta focada no desenvolvedor, projetada para acelerar a criação de assistentes movidos por IA. Integra-se diretamente com os modelos GPT da OpenAI para lidar com compreensão e geração de linguagem natural, além de oferecer um sistema plugável para adicionar ferramentas ou APIs personalizadas. A estrutura gerencia o contexto da conversa, memória e tratamento de erros, permitindo que os agentes realizem recuperação de informações, automação de tarefas e fluxos de decisão. Com templates de código claros, documentação e exemplos, as equipes podem prototipar agentes específicos de domínio rapidamente para chatbots, extração de dados, agendamento e mais.
Quem usará ExampleAgent?
Desenvolvedores de IA/ML
Engenheiros de software
Pesquisadores técnicos
Instrutores acadêmicos
Como usar ExampleAgent?
Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
Passo 2: Instale as dependências com pip (pip install -r requirements.txt).
Passo 3: Crie um arquivo .env com sua OPENAI_API_KEY.
Passo 4: Configure prompts e módulos de ferramenta conforme necessário.
Passo 5: Execute o script principal (python main.py) para iniciar o agente.
Passo 6: Interaja com o agente via console ou integre ao seu aplicativo.
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de ExampleAgent
Principais recursos
Arquitetura modular de agentes
Integração GPT da OpenAI
Suporte a ferramentas/plugins personalizadas
Gerenciamento de contexto e memória
Pipeline de tratamento de erros
Os benefícios
Acelera o desenvolvimento de agentes de IA
Reduz código boilerplate
Design flexível e extensível
Código aberto e comunidade ativa
Implantação fácil local ou na nuvem
Principais Casos de Uso & Aplicações de ExampleAgent
Uma solução para construir agentes de IA personalizáveis com LangChain na AWS Bedrock, aproveitando modelos de introdução e ferramentas personalizadas.
scenario-go é um SDK Go para definir fluxos de trabalho conversacionais complexos orientados por IA, gerenciando prompts, contexto e tarefas de IA em múltiplas etapas.
Uma estrutura baseada em ROS para colaboração multi-robôs que possibilita alocação autônoma de tarefas, planejamento e execução coordenada de missões em equipes.
LangGraph Learn oferece uma interface gráfica interativa para desenhar e executar fluxos de trabalho de agentes de IA baseados em gráficos, visualizando cadeias de modelos de linguagem.
Uma estrutura Python para construir pipelines de raciocínio de múltiplos passos e fluxos de trabalho semelhantes a agentes com grandes modelos de linguagem.
SARL é uma linguagem de programação orientada a agentes e um ambiente de runtime que fornece comportamentos orientados a eventos e simulação de ambientes para sistemas multi-agentes.
A Biblioteca de IA é uma plataforma para desenvolvedores que permite construir e implantar agentes de IA personalizáveis usando cadeias modulares e ferramentas.
RModel é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que orquestra LLMs, integração de ferramentas e memória para aplicações conversacionais e orientadas a tarefas avançadas.
Oferece um backend FastAPI para orquestração visual baseada em gráficos e execução de fluxos de trabalho de modelos de linguagem na interface do LangGraph GUI.