Noema Declarative AI é um framework Python de código aberto que permite definir fluxos de trabalho de agentes de IA de múltiplos passos em um formato YAML/JSON declarativo. Integra ferramentas personalizadas, gerencia memória e orquestra complexos pipelines de raciocínio sem código boilerplate.
Noema Declarative AI é um framework Python de código aberto que permite definir fluxos de trabalho de agentes de IA de múltiplos passos em um formato YAML/JSON declarativo. Integra ferramentas personalizadas, gerencia memória e orquestra complexos pipelines de raciocínio sem código boilerplate.
Noema Declarative AI permite que desenvolvedores e pesquisadores especifiquem agentes de IA e seus fluxos de trabalho de maneira de alto nível e declarativa. Escrevendo arquivos de configuração em YAML ou JSON, você define agentes, prompts, ferramentas e módulos de memória. A execução do Noema então analisa essas definições, carrega modelos de linguagem, executa cada etapa do pipeline, gerencia o estado e o contexto, e retorna resultados estruturados. Essa abordagem reduz o boilerplate, melhora a reprodutibilidade e separa a lógica da execução, tornando-o ideal para prototipagem de chatbots, scripts de automação e experimentos de pesquisa.
Quem usará Noema Declarative AI?
Desenvolvedores de IA
Engenheiros de aprendizado de máquina
Engenheiros de software
Pesquisadores
Como usar Noema Declarative AI?
Passo 1: Instale via pip: pip install noema
Passo 2: Crie um arquivo de configuração YAML ou JSON definindo agentes, prompts, ferramentas e blocos de memória
Passo 3: Importe Noema no seu script Python e carregue a configuração: from noema import Runner; runner = Runner('config.yaml')
Passo 4: Inicialize e execute: results = runner.run()
Passo 5: Processe e analise as saídas estruturadas retornadas
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de Noema Declarative AI
Principais recursos
Definição declarativa de agentes via YAML/JSON
Integração de ferramentas e APIs personalizadas
Gerenciamento embutido de memória e contexto
Orquestração de fluxos de trabalho de múltiplos passos
Arquitetura de plugins extensível
Suporte para os principais provedores de LLM
Os benefícios
Reduz o boilerplate
Melhora a reprodutibilidade
Simplifica a lógica de agentes complexos
Separa a definição da execução
Facilita o protótipo rápido
Melhora a colaboração
Principais Casos de Uso & Aplicações de Noema Declarative AI
Construção de chatbots com raciocínio multihilo
Automatização de pipelines de extração e processamento de dados
Integração de LLMs em fluxos de trabalho empresariais
Prototipagem rápida de aplicações impulsionadas por IA
FAQs sobre Noema Declarative AI
O que é Noema Declarative AI?
Como instalo Noema?
Quais formatos de configuração são suportados?
Posso integrar ferramentas personalizadas?
O Noema gerencia memória e contexto?
Quais modelos de linguagem posso usar?
O Noema é open source?
Como defino um fluxo de trabalho de múltiplos passos?
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