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Ferramentas AI에서의 오류 처리 para todas as ocasiões

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AI에서의 오류 처리

  • AgentFarm

    Estrutura de código aberto para orquestrar múltiplos agentes de IA que conduzem fluxos de trabalho automatizados, delegação de tarefas e integrações colaborativas de LLM.
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    O que é AgentFarm?
    AgentFarm fornece uma estrutura abrangente para coordenar diversos agentes de IA em um sistema unificado. Os usuários podem criar scripts de comportamentos especializados para agentes em Python, atribuir papéis (gerente, trabalhador, analisador) e estabelecer filas de tarefas para processamento paralelo. Ele integra-se perfeitamente com principais serviços de LLM (OpenAI, Azure OpenAI), possibilitando o roteamento dinâmico de prompts e seleção de modelos. O painel integrado acompanha o status dos agentes, registra interações e visualiza o desempenho do fluxo de trabalho. Com plug-ins modulares para APIs personalizadas, os desenvolvedores podem estender funcionalidades, automatizar o tratamento de erros e monitorar a utilização de recursos. Ideal para implantar pipelines de várias etapas, o AgentFarm aumenta a confiabilidade, escalabilidade e facilidade de manutenção na automação movida por IA.
    Recursos Principais do AgentFarm
    • Motor de Orquestração Multi-Agente
    • Definições de Agentes Baseadas em Papéis
    • Distribuição e Fila de Tarefas
    • Integrações de API do LLM
    • Painel de Monitoramento e Registro
    • Plugins de Comportamento Personalizado

  • LangGraph4j

    Um framework Java para orquestrar fluxos de trabalho de IA como gráficos direcionados com integração LLM e chamadas de ferramentas.
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    O que é LangGraph4j?
    LangGraph4j representa operações de agentes de IA—chamadas LLM, invocações de funções, transformações de dados—como nós em um gráfico direcionado, com arestas modelando o fluxo de dados. Você cria um gráfico, adiciona nós para chat, embeddings, APIs externas ou lógica personalizada, conecta-os e executa. O framework gerencia a ordem de execução, lida com cache, registra entradas e saídas e permite estender com novos tipos de nós. Suporta processamento síncrono e assíncrono, tornando-o ideal para chatbots, QA de documentos e pipelines de raciocínio complexos.

  • Taxi Call Center Agents

    Simula um centro de atendimento de táxi com IA usando agentes baseados em GPT para reserva, despacho, coordenação de motoristas e notificações.
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    O que é Taxi Call Center Agents?
    Este repositório fornece uma estrutura multi-agente personalizável que simula um centro de chamadas de táxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viagens, DispatchAgent para selecionar motoristas com base na proximidade, DriverAgent para confirmar atribuições e atualizar status, e NotificationAgent para faturamento e mensagens. Os agentes interagem por meio de um ciclo de orquestração usando chamadas GPT da OpenAI e memória, permitindo diálogo assíncrono, tratamento de erros e registro. Desenvolvedores podem estender ou adaptar prompts de agentes, integrar sistemas em tempo real e prototipar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e despacho movidos por IA com facilidade.
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