Soluções AI開発 sob medida

Explore ferramentas AI開発 configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

AI開発

  • CopilotKit é um SDK em Python para criar agentes de IA com integração múltipla de ferramentas, gerenciamento de memória e LangGraph conversacional.
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    O que é CopilotKit?
    CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.
  • Serviços de anotação de imagens para aplicações de IA.
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    O que é DataVLab?
    A DataVLab fornece serviços de anotação de imagens de alta qualidade para auxiliar no desenvolvimento e implantação rápida de projetos de IA e visão computacional. Seus serviços apresentam processos de anotação manuais, automáticos e assistidos por IA, garantindo precisão e eficiência até mesmo nos casos mais complexos. Por meio de equipes altamente especializadas e soluções personalizadas, a DataVLab busca atender aos rigorosos padrões exigidos por diversas indústrias, como agricultura, biomédica, geoespacial e manutenção.
  • DreamGPT é uma estrutura de Agente de IA de código aberto que automatiza tarefas usando agentes baseados no GPT com ferramentas modulares e memória.
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    O que é DreamGPT?
    DreamGPT é uma plataforma versátil de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento, configuração e implantação de agentes de IA alimentados por modelos GPT. Disponibiliza um SDK Python intuitivo e uma interface de linha de comando para estruturar novos agentes, gerenciar histórico de conversas com backends de memória plugáveis e integrar ferramentas externas via um sistema de plugins padronizado. Os desenvolvedores podem definir fluxos de prompt personalizados, conectar-se a APIs ou bancos de dados para geração aprimorada por recuperação e monitorar o desempenho do agente através de logs e telemetria integrados. A arquitetura modular do DreamGPT suporta escalabilidade horizontal em ambientes de nuvem e garante o manuseio seguro de dados de usuários. Com modelos pré-construídos para assistentes, chatbots e trabalhadores digitais, as equipes podem prototipar rapidamente agentes de IA especializados para atendimento ao cliente, análise de dados, automação e mais.
  • Uma estrutura modular Node.js que converte LLMs em agentes de IA personalizáveis, coordenando plugins, chamadas de ferramenta e fluxos de trabalho complexos.
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    O que é EspressoAI?
    EspressoAI fornece aos desenvolvedores um ambiente estruturado para projetar, configurar e implantar agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ele suporta registro e invocação de ferramentas dentro dos fluxos de trabalho do agente, gerencia o contexto de conversa via módulos de memória embutidos e permite o encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar APIs externas, plugins personalizados e lógica condicional para ajustar o comportamento do agente. O design modular da estrutura garante extensibilidade, permitindo às equipes trocar componentes, adicionar novas capacidades ou adaptar-se a LLMs proprietários sem reescrever a lógica central.
  • GoLC é uma estrutura de cadeia LLM baseada em Go que possibilita templates de prompts, recuperação, memória e fluxos de trabalho de agentes com ferramentas.
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    O que é GoLC?
    GoLC fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de ferramentas para construir cadeias de modelos de linguagem e agentes em Go. Em seu núcleo, inclui gerenciamento de cadeias, templates de prompts personalizáveis e integração fluida com os principais provedores de LLM. Por meio de carregadores de documentos e lojas vetoriais, GoLC habilita recuperação baseada em embeddings, alimentando fluxos de trabalho RAG. O framework suporta módulos de memória com estado para contextos de conversação e uma arquitetura leve de agentes para orquestrar raciocínios de múltiplos passos e chamadas de ferramentas. Seu design modular permite conectar ferramentas personalizadas, fontes de dados e manipuladores de saída. Com performance nativa de Go e dependências mínimas, GoLC agiliza o desenvolvimento de pipelines de IA, sendo ideal para criar chatbots, assistentes de conhecimento, agentes de raciocínio automatizado e serviços AI de produção em Go.
  • Câmara de Tempo Hiperbólica permite que desenvolvedores construam agentes de IA modulares com gerenciamento avançado de memória, encadeamento de prompts e integração de ferramentas personalizadas.
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    O que é Hyperbolic Time Chamber?
    A Câmara de Tempo Hiperbólica fornece um ambiente flexível para construir agentes de IA, oferecendo componentes para gerenciamento de memória, orquestração de janelas de contexto, encadeamento de prompts, integração de ferramentas e controle de execução. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes por meio de blocos de construção modulares, configuram memórias personalizadas (de curto e longo prazo) e vinculam APIs externas ou ferramentas locais. A estrutura inclui suporte a assíncrono, registro e utilitários de depuração, permitindo iteração rápida e implantação de agentes conversacionais ou orientados a tarefas sofisticados em projetos Python.
  • Um módulo Java que fornece operações Boolean (AND, OR, NOT, XOR) como ações para agentes LightJason.
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    O que é Java-Action-Bool?
    Java-Action-Bool integra-se perfeitamente com a estrutura de múltiplos agentes LightJason, permitindo que os desenvolvedores utilizem ações de lógica booleana prontas em seus programas de agentes. Em vez de escrever verificações booleanas personalizadas, você pode chamar ações fornecidas como ActionBoolAnd,ActionBoolOr, ActionBoolNot e mais. Essas ações avaliam valores de verdade em tempo de execução para orientar o comportamento dos agentes, reduzindo código redundante e simplificando a definição de planos em sistemas de agentes cognitivos e reativos.
  • Uma plataforma sem código para desenvolvimento rápido de IA multimodal.
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    O que é Jiva.ai?
    Jiva.ai é uma plataforma sem código projetada para simplificar o processo de desenvolvimento de IA. Quer você esteja trabalhando com imagens, vídeos, textos, áudios ou dados estruturados, o Jiva.ai ajuda a gerenciar todos os requisitos de IA da sua organização do início ao fim. Ele conecta múltiplos verticais de dados para criar insights multimodais significativos. O Jiva.ai democratiza o acesso às habilidades de ciência de dados e IA dentro de sua equipe existente, permitindo que você projete, crie e implemente soluções de IA de maneira eficiente.
  • LastMile AI simplifica o desenvolvimento de IA com uma plataforma integrada e poderosa para desenvolvedores.
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    O que é LastMile AI?
    LastMile AI é uma plataforma avançada de desenvolvimento de aplicações de IA, projetada para facilitar o trabalho de desenvolvedores de software e equipes de produtos. Aproveitando a IA generativa, ela fornece um conjunto de ferramentas para construir, testar e implantar aplicações orientadas por IA de forma fluida. Seja para gerenciamento de dados comerciais ou integração de IA, LastMile AI oferece uma solução eficiente, segura e escalável, permitindo que os usuários maximizem sua produtividade e impulsionem o crescimento dos negócios.
  • Plataforma de desenvolvimento de IA para prototipagem, treinamento e implantação.
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    O que é Lightning AI?
    Lightning AI é uma plataforma abrangente que integra suas ferramentas favoritas de aprendizado de máquina em uma interface coesa. Ela suporta todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA, incluindo preparação de dados, treinamento de modelos, escalabilidade e implantação. Projetada pelos criadores do PyTorch Lightning, essa plataforma proporciona capacidades robustas para codificação colaborativa, prototipagem sem costura, treinamento escalável e serviço sem esforço de modelos de IA. A interface baseada em nuvem garante zero configuração e uma experiência de usuário tranquila.
  • Reduza seus custos de treinamento em ML em até 80% usando o SDK da Lumino.
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    O que é Lumino AI?
    A Lumino Labs fornece uma plataforma abrangente para desenvolvimento e treinamento de modelos de IA. Inclui um SDK intuitivo que permite aos usuários construir modelos usando modelos pré-configurados ou modelos personalizados. Os usuários podem implantar seus modelos em segundos, garantindo fluxos de trabalho rápidos e eficientes. A plataforma suporta escalonamento automático para eliminar custos de GPU ociosas e ajuda a monitorar o desempenho do modelo em tempo real. A Lumino Labs enfatiza a privacidade de dados e a conformidade, permitindo que os usuários mantenham controle total sobre seus conjuntos de dados. A plataforma também oferece benefícios em custos, reduzindo as despesas de treinamento em até 80%.
  • Um modelo inicial de FastAPI de código aberto que aproveita Pydantic e OpenAI para estruturar pontos finais de API alimentados por IA, com configurações de agente personalizáveis.
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    O que é Pydantic AI FastAPI Starter?
    Este projeto inicial fornece uma aplicação FastAPI pronta para uso, pré-configurada para desenvolvimento de agentes de IA. Usa Pydantic para validação de solicitação/resposta, configuração baseada em ambiente para chaves API do OpenAI e scaffolding modular de endpoints. Recursos integrados incluem documentação Swagger UI, manipulação de CORS e registro estruturado, permitindo que equipes façam protótipos e implantem endpoints alimentados por IA rapidamente, sem sobrecarga de boilerplate. Os desenvolvedores simplesmente definem modelos Pydantic e funções de agente para obter um servidor API pronto para produção.
  • MindSpore é uma estrutura flexível de aprendizado profundo para todos os cenários.
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    O que é mindspore.cn?
    MindSpore é projetado para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA em várias plataformas. Seus principais recursos incluem APIs fáceis de usar, execução eficiente e suporte para uma ampla gama de hardware. O MindSpore facilita o desenvolvimento colaborativo e a utilização eficiente de recursos, tornando-o ideal para pesquisa, aplicações industriais e fins educacionais. Além disso, oferece medidas robustas de segurança e privacidade, garantindo o uso seguro das tecnologias de IA.
  • Uma estrutura de RL que oferece ferramentas de treinamento e avaliação do PPO, DQN para desenvolver agentes competitivos no jogo Pommerman.
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    O que é PommerLearn?
    PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.
  • 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.
  • Arcade é uma estrutura de código aberto em JavaScript para construir agentes de IA personalizáveis com orquestração de APIs e capacidades de chat.
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    O que é Arcade?
    Arcade é uma estrutura voltada a desenvolvedores que simplifica a construção de agentes de IA por meio de um SDK coeso e interface de linha de comando. Usando uma sintaxe familiar de JS/TS, você pode definir fluxos de trabalho que integram chamadas de modelos de linguagem de grande escala, endpoints de API externos e lógica personalizada. Arcade gerencia memória de conversa, agrupamento de contexto e tratamento de erros automaticamente. Com recursos como modelos plugáveis, invocação de ferramentas e um playground de teste local, você pode iterar rapidamente. Seja automatizando suporte ao cliente, gerando relatórios ou orquestrando pipelines de dados complexos, Arcade simplifica o processo e fornece ferramentas de implantação para a produção.
  • scenario-go é um SDK Go para definir fluxos de trabalho conversacionais complexos orientados por IA, gerenciando prompts, contexto e tarefas de IA em múltiplas etapas.
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    O que é scenario-go?
    scenario-go serve como uma estrutura robusta para construir agentes de IA em Go, permitindo aos desenvolvedores criar definições de cenários que especificam interações passo a passo com modelos de linguagem de grande porte. Cada cenário pode incorporar templates de prompt, funções personalizadas e armazenamento de memória para manter o estado da conversa ao longo de múltiplas rodadas. O kit de ferramentas integra-se com principais provedores de LLM via APIs RESTful, possibilitando ciclos dinâmicos de entrada-saída e ramificações condicionais baseadas em respostas de IA. Com registro de logs integrado e tratamento de erros, scenario-go simplifica a depuração e o monitoramento de fluxos de trabalho de IA. Os desenvolvedores podem compor componentes reutilizáveis de cenários, encadear múltiplas tarefas de IA e estender funcionalidades por meio de plugins. O resultado é uma experiência de desenvolvimento eficiente para construir chatbots, pipelines de extração de dados, assistentes virtuais e agentes de suporte ao cliente totalmente em Go.
  • Uma estrutura .NET C# para construir e orquestrar agentes de IA baseados em GPT com prompts declarativos, memória e streaming.
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    O que é Sharp-GPT?
    Sharp-GPT capacita desenvolvedores .NET a criarem agentes de IA robustos usando atributos personalizados em interfaces para definir modelos de prompt, configurar modelos e gerenciar memória de conversação. Oferece saída em streaming para interação em tempo real, desserialização automática de JSON para respostas estruturadas e suporte embutido para estratégias de fallback elogging. Com clientes HTTP plugáveis e abstração de provedores, você pode alternar facilmente entre OpenAI, Azure ou outros serviços LLM. Ideal para chatbots, geração de conteúdo, resumização, classificação e mais, Sharp-GPT reduz o boilerplate e acelera o desenvolvimento de agentes de IA no Windows, Linux ou macOS.
  • Construa agentes impulsionados por IA rapidamente com a plataforma sem código do SmythOS.
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    O que é SmythOS?
    O SmythOS é uma plataforma revolucionária que permite aos usuários construir agentes de IA em minutos, sem precisar escrever código. Ao aproveitar uma extensa biblioteca de modelos pré-construídos e integrar mais de 1 milhão de modelos de IA e 300 milhões de APIs, os usuários podem rapidamente criar, personalizar e implantar agentes de IA para diversas aplicações. A plataforma suporta funcionalidades de arrastar e soltar para integração perfeita de diferentes serviços e depuração em tempo real, tornando-a acessível tanto para usuários técnicos quanto não técnicos.
  • Uma estrutura de Python de código aberto para construir agentes de IA modulares com LLMs plugáveis, integração de ferramentas, gerenciamento de memória e planejamento de múltiplas etapas.
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    O que é SyntropAI?
    SyntropAI é uma biblioteca Python voltada para desenvolvedores, projetada para simplificar a construção de agentes de IA autônomos. Ela fornece uma arquitetura modular com componentes principais para gerenciamento de memória, integração de ferramentas e API, abstração do backend LLM e um motor de planejamento que orquestra fluxos de trabalho de múltiplos passos. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas, configurar memória persistente ou temporária e escolher entre provedores LLM suportados. SyntropAI também inclui hooks de registro e monitoramento para acompanhar as decisões do agente. Seus módulos de plug-and-play permitem às equipes iterar rapidamente nos comportamentos do agente, tornando-a ideal para chatbots, assistentes de conhecimento, bots de automação de tarefas e protótipos de pesquisa.
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