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.
Uma estrutura de projeto que permite a orquestração de múltiplos agentes LLM para resolver tarefas complexas colaborativamente, com papéis e ferramentas personalizáveis.
O Multi-Agent-Blueprint é uma base de código abrangente e de código aberto para construir e orquestrar múltiplos agentes acionados por IA que colaboram para resolver tarefas complexas. Em sua essência, oferece um sistema modular para definir papéis de agentes distintos — como pesquisadores, analistas e executores — cada um com seus próprios armazéns de memória e modelos de prompt. O framework integra-se perfeitamente com modelos de linguagem grandes, APIs de conhecimento externas e ferramentas personalizadas, permitindo delegação dinâmica de tarefas e loops de feedback iterativos entre os agentes. Inclui também registros e monitoramento incorporados para acompanhar as interações e saídas dos agentes. Com fluxos de trabalho personalizáveis e componentes intercambiáveis, desenvolvedores e pesquisadores podem prototipar rapidamente pipelines multiagentes para aplicações como geração de conteúdo, análise de dados, desenvolvimento de produtos ou suporte ao cliente automatizado.