- Passo 1: Clone o repositório GitHub e instale as dependências com pip install -r requirements.txt.
- Passo 2: Configure as chaves de API do seu LLM e ferramentas no arquivo de configuração YAML fornecido.
- Passo 3: Defina ferramentas personalizadas herdando da interface base Tool e registre-as na configuração.
- Passo 4: Inicialize uma instância do Agente, configurando o planejador, memória e registro de ferramentas.
- Passo 5: Execute o agente com um prompt via CLI ou API Python e monitore a saída.
- Passo 6: Amplie ou personalize o armazenamento de memória implementando um novo backend de memória.
- Passo 7: Itere nos fluxos de trabalho ajustando as configurações do planejador e adicionando novas ferramentas.