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agent messaging protocols

  • kilobees é uma estrutura Python para criar, orquestrar e gerenciar múltiplos agentes de IA colaborativamente em fluxos de trabalho modulares.
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    O que é kilobees?
    kilobees é uma plataforma de orquestração multi-agente abrangente construída em Python que simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA complexos. Os desenvolvedores podem definir agentes individuais com funções especializadas, como extração de dados, processamento de linguagem natural, integração de API ou lógica de decisão. kilobees gerencia automaticamente mensagens entre agentes, filas de tarefas, recuperação de erros e balanceamento de carga entre threads de execução ou nós distribuídos. Sua arquitetura de plugins suporta modelos de prompts personalizados, painéis de monitoramento de desempenho e integrações com serviços externos como bancos de dados, APIs web ou funções na nuvem. Ao abstrair os desafios comuns da coordenação multi-agente, o kilobees acelera a prototipagem, testes e implantação de sistemas de IA sofisticados que requerem interações colaborativas de agentes, execução paralela e extensibilidade modular.
    Recursos Principais do kilobees
    • Orquestração e agendamento de multi-agentes
    • Módulos personalizáveis de comportamento de agentes
    • Mensagens e protocolos entre agentes
    • Gerenciamento de fluxo de trabalho e filas de tarefas
    • Modelos de prompt e integração API
    • Painéis de monitoramento de desempenho
    • Tratamento e recuperação de erros
    • Execução escalável paralela ou distribuída
  • Crewai orquestra interações entre múltiplos agentes de IA, possibilitando a resolução colaborativa de tarefas, planejamento dinâmico e comunicação entre agentes.
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    O que é Crewai?
    Crewai fornece uma biblioteca em Python para projetar e executar sistemas com múltiplos agentes de IA. Os usuários podem definir agentes individuais com funções especializadas, configurar canais de mensagens para comunicação entre agentes e implementar planejadores dinâmicos para distribuir tarefas com base no contexto em tempo real. Sua arquitetura modular permite integrar diferentes LLMs ou modelos personalizados para cada agente. Ferramentas embutidas de registro e monitoramento rastreiam conversas e decisões, permitindo uma depuração e aprimoramento iterativo dos comportamentos dos agentes.
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