O NaturalAgents é uma estrutura em Python que permite aos desenvolvedores criar agentes de IA com memória, planejamento e integração de ferramentas usando LLMs.
O NaturalAgents é uma biblioteca de Python de código aberto projetada para facilitar a criação e implantação de agentes alimentados por LLMs. Fornece módulos para gerenciamento de memória, rastreamento de contexto e integração de ferramentas, permitindo que os agentes armazenem e recuperem informações durante sessões longas. Um planejador hierárquico orquestra raciocínios e ações de várias etapas, enquanto um sistema de extensão suporta plugins personalizados e chamadas a APIs externas. Logs integrados e análises permitem que os desenvolvedores monitorem o desempenho do agente e depurem problemas de fluxo de trabalho. O NaturalAgents também suporta execução síncrona e assíncrona, tornando-o flexível para usos interativos e pipelines automatizadas.
Recursos Principais do NaturalAgents
Módulos de gerenciamento de memória
Framework de integração de ferramentas
Motor de planejamento hierárquico
Rastreamento e recuperação de contexto
Sistema de plugins e extensões
Manipulação de tarefas assíncronas
Registro de sessões e análises
Prós e Contras do NaturalAgents
Contras
Prós
Nenhum código necessário, permitindo a criação fácil de agentes.
Uso de inglês simples para construir agentes.
Recursos colaborativos para salvar e reutilizar receitas de agentes.
LLMFlow é uma estrutura de código aberto que permite a orquestração de fluxos de trabalho baseados em LLM com integração de ferramentas e roteamento flexível.
LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.