- Etapa 1: Clone o repositório Skeernir do GitHub.
- Etapa 2: Instale dependências via pip ou seu gerenciador de pacotes.
- Etapa 3: Configure as configurações do ambiente em config.yaml.
- Etapa 4: Revise e modifique o código de exemplo do agente em examples/.
- Etapa 5: Execute o agente com `python run_agent.py --config config.yaml`.
- Etapa 6: Monitore os logs e refine a lógica de decisão.
- Etapa 7: Integre modelos de ML personalizados ou APIs externas.
- Etapa 8: Faça deploy na plataforma-alvo e agende tarefas do agente.