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AI-Agentenentwicklung

  • Uma estrutura de agente AI baseada em Solana que permite geração de transações na cadeia e manipulação de entrada multimodal via LangChain.
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    O que é Solana AI Agent Multimodal?
    Solana AI Agent Mult via Web3.js. O agente assina automaticamente as transações usando uma chave de carteira configurada, as envia para um endpoint RPC do Solana e monitora confirmações. Sua arquitetura modular permite fácil extensão com templates de prompt personalizados, cadeias e construtores de instruções, possibilitando casos de uso como cunhagem automática de NFT, troca de tokens, bots de gerenciamento de carteira e mais.
    Recursos Principais do Solana AI Agent Multimodal
    • Geração de transações na cadeia do Solana
    • Processamento de entrada multimodal (texto e imagens)
    • Integração com cadeia de raciocínio do LangChain
    • Assinatura e submissão automáticas de carteira
    • Monitoramento e registro de transações
  • Uma estrutura Python que permite a agentes de IA executar planos, gerenciar memória e integrar ferramentas de forma transparente.
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    O que é Cerebellum?
    Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.
  • Uma estrutura Pythonic que implementa o Protocolo de Contexto do Modelo para construir e executar servidores de agentes de IA com ferramentas personalizadas.
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    O que é FastMCP?
    FastMCP é um framework Python de código aberto para construir servidores e clientes MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) que capacitam LLMs com ferramentas externas, fontes de dados e prompts personalizados. Os desenvolvedores definem classes de ferramentas e manipuladores de recursos em Python, registram-nos no servidor FastMCP e implantam usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO ou SSE. A biblioteca cliente do framework oferece uma interface assíncrona para interagir com qualquer servidor MCP, facilitando uma integração contínua de agentes de IA em aplicações.
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