- Passo 1: Instale o Magi MDA via pip ou clone do GitHub.
- Passo 2: Defina os componentes do seu agente (planejador, executor, memória) em um arquivo de configuração YAML ou Python.
- Passo 3: Configure as credenciais do provedor de LLM e quaisquer integrações externas de ferramentas ou APIs.
- Passo 4: Compõe seu pipeline registrando componentes e definindo regras de roteamento.
- Passo 5: Inicie o servidor do agente ou execute tarefas em lote usando a CLI ou SDK Python.