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복잡한 워크플로

  • Agent2Agent é uma plataforma de orquestração multiagente que permite aos agentes de IA colaborarem de forma eficiente em tarefas complexas.
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    O que é Agent2Agent?
    Agent2Agent fornece uma interface web unificada e API para definir, configurar e orquestrar equipes de agentes de IA. Cada agente pode ser atribuído a papéis exclusivos, como pesquisador, analista ou resumidor, e os agentes se comunicam por meio de canais integrados para compartilhar dados e delegar subtarefas. A plataforma suporta chamadas de funções, armazenamento de memória e integrações webhook para serviços externos. Administradores podem monitorar o progresso do fluxo de trabalho, inspecionar logs de agentes e ajustar parâmetros dinamicamente para uma execução escalável, paralelizada e automação avançada de fluxos de trabalho.
  • Rigging é uma estrutura de código aberto em TypeScript para orquestrar agentes de IA com ferramentas, memória e controle de fluxo de trabalho.
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    O que é Rigging?
    Rigging é uma estrutura focada no desenvolvedor que agiliza a criação e orquestração de agentes de IA. Fornece registro de ferramentas e funções, gerenciamento de contexto e memória, encadeamento de fluxo de trabalho, eventos de callback e registro de logs. Os desenvolvedores podem integrar múltiplos provedores de LLM, definir plugins personalizados e montar pipelines de múltiplas etapas. O SDK em TypeScript com segurança de tipos do Rigging garante modularidade e reutilização, acelerando o desenvolvimento de agentes de IA para chatbots, processamento de dados e tarefas de geração de conteúdo.
  • Uma estrutura baseada em Python que permite a criação de agentes de IA modulares usando LangGraph para orquestração dinâmica de tarefas e comunicação multi-agente.
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    O que é AI Agents with LangGraph?
    AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.
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