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遙測日誌

  • AgentMesh é uma estrutura de código aberto em Python que permite a composição e orquestração de agentes de IA heterogêneos para fluxos de trabalho complexos.
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    O que é AgentMesh?
    AgentMesh é uma estrutura focada em desenvolvedores que permite registrar agentes de IA individuais e integrá-los em uma rede de malha dinâmica. Cada agente pode se especializar em uma tarefa específica - como prompting de LLM, recuperação ou lógica personalizada - e o AgentMesh gerencia roteamento, balanceamento de carga, manipulação de erros e telemetria em toda a rede. Isso permite construir fluxos de trabalho complexos de múltiplas etapas, encadear agentes e escalar a execução horizontalmente. Com transportes plugáveis, sessões com estado e ganchos de extensibilidade, o AgentMesh acelera a criação de sistemas de agentes de IA robustos e distribuídos.
    Recursos Principais do AgentMesh
    • Registro e descoberta dinâmica de agentes
    • Roteamento de mensagens e balanceamento de carga
    • Manipulação de erros e políticas de retry
    • Gerenciamento de sessões com estado
    • Adaptadores de transporte plugáveis
    • APIs de telemetria e log
    • Suporte à execução distribuída
    • Extensibilidade via plugins
  • AI Orchestra é uma estrutura em Python que permite a orquestração componível de múltiplos agentes de IA e ferramentas para automação de tarefas complexas.
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    O que é AI Orchestra?
    No seu núcleo, o AI Orchestra oferece um mecanismo de orquestração modular que permite aos desenvolvedores definir nós representando agentes de IA, ferramentas e módulos personalizados. Cada nó pode ser configurado com LLMs específicos (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), parâmetros e mapeamento de entrada/saída, permitindo delegação de tarefas dinâmica. A estrutura suporta pipelines componíveis, controles de concorrência e lógica de ramificação, permitindo fluxos complexos que se adaptam com base nos resultados intermediários. Telemetria e logging integrados capturam detalhes de execução, enquanto ganchos de retorno de chamada lidam com erros e tentativas novamente. O sistema de plugins também inclui suporte para integração com APIs externas ou funcionalidades personalizadas. Com definições de pipeline baseadas em YAML ou Python, os usuários podem prototipar e implantar sistemas multifuncionais em minutos, de assistentes baseados em chat a fluxos de trabalho de análise de dados automatizados.
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