MACL fornece um kit de ferramentas abrangente para construir, configurar e implantar agentes autônomos de IA que se comunicam e coordenam para executar fluxos de trabalho complexos. Oferece registro de agentes, protocolos de comunicação personalizáveis, agendamento de tarefas e simulação de ambiente. Projetado para desenvolvedores e pesquisadores, o MACL simplifica o desenvolvimento de múltiplos agentes.
MACL fornece um kit de ferramentas abrangente para construir, configurar e implantar agentes autônomos de IA que se comunicam e coordenam para executar fluxos de trabalho complexos. Oferece registro de agentes, protocolos de comunicação personalizáveis, agendamento de tarefas e simulação de ambiente. Projetado para desenvolvedores e pesquisadores, o MACL simplifica o desenvolvimento de múltiplos agentes.
MACL é uma estrutura modular em Python projetada para simplificar a criação e orquestração de múltiplos agentes de IA. Permite definir agentes individuais com habilidades personalizadas, configurar canais de comunicação e agendar tarefas em uma rede de agentes. Os agentes podem trocar mensagens, negociar responsabilidades e se adaptar dinamicamente com base nos dados compartilhados. Com suporte integrado para LLMs populares e um sistema de plugins para extensibilidade, o MACL possibilita fluxos de trabalho de IA escaláveis e de fácil manutenção em áreas como automação de atendimento ao cliente, pipelines de análise de dados e ambientes de simulação.
Quem usará MACL?
Desenvolvedores de IA
Engenheiros de automação
Cientistas de pesquisa
Engenheiros de dados
Como usar MACL?
Passo 1: Instale o MACL via pip: pip install macl-framework
Passo 2: Inicialize um AgentManager no seu script Python
Passo 3: Defina e registre classes de Agentes individuais com habilidades personalizadas
Passo 4: Configure canais de comunicação e configurações do agendador de tarefas
Passo 5: Inicie a rede de múltiplos agentes e monitore as interações
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de MACL
Principais recursos
Orquestração multiagente
Protocolos de comunicação personalizáveis
Agendamento de tarefas e gerenciamento de fluxos de trabalho
Crewai orquestra interações entre múltiplos agentes de IA, possibilitando a resolução colaborativa de tarefas, planejamento dinâmico e comunicação entre agentes.
Eigent é uma plataforma de força de trabalho de IA de código aberto que gerencia fluxos de trabalho complexos por meio de colaboração de múltiplos agentes.
Sentient é uma estrutura de Agente de IA que permite aos desenvolvedores criar NPCs com memória de longo prazo, planejamento orientado por objetivos e conversação natural.
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