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Ferramentas anpassbare Agentenrollen para todas as ocasiões

Obtenha soluções anpassbare Agentenrollen flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

anpassbare Agentenrollen

  • LLM Coordination

    LLM Coordination é uma estrutura em Python que orquestra múltiplos agentes baseados em LLM através de pipelines dinâmicos de planejamento, recuperação e execução.
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    O que é LLM Coordination?
    LLM Coordination é uma estrutura voltada para desenvolvedores que orquestra interações entre múltiplos grandes modelos de linguagem para resolver tarefas complexas. Fornece um componente de planejamento que divide objetivos de alto nível em subtarefas, um módulo de recuperação que busca contexto em bases de conhecimento externas e um motor de execução que envia tarefas a agentes LLM especializados. Os resultados são agrupados com ciclos de feedback para aprimorar os resultados. Ao abstrair a comunicação, a gestão de estado e a configuração do pipeline, ela permite a prototipagem rápida de fluxos de trabalho de IA multi-agente para aplicações como suporte automatizado ao cliente, análise de dados, geração de relatórios e raciocínio multi-etapas. Os usuários podem personalizar planejadores, definir papéis de agentes e integrar seus próprios modelos de forma transparente.
    Recursos Principais do LLM Coordination
    • Decomposição e planejamento de tarefas
    • Busca de contexto aumentada por recuperação
    • Motor de execução multi-agente
    • Ciclos de feedback para refinamento iterativo
    • Papéis e pipelines configuráveis de agentes
    • Registro e monitoramento
    Prós e Contras do LLM Coordination

    Contras

    A precisão geral no raciocínio de coordenação, especialmente na planificação conjunta, permanece relativamente baixa, indicando espaço significativo para melhorias.
    Foca principalmente em pesquisa e benchmarking, em vez de um produto comercial ou ferramenta para usuários finais.
    Informações limitadas sobre o modelo de preços ou disponibilidade além do código de pesquisa e benchmarks.

    Prós

    Fornece um benchmark inovador especificamente para avaliar as habilidades de coordenação multiagente dos LLMs.
    Introduz uma Arquitetura Cognitiva plug-and-play para Coordenação que facilita a integração de vários LLMs.
    Demonstra forte desempenho de LLMs como GPT-4-turbo em tarefas de coordenação comparado a métodos de aprendizado por reforço.
    Permite análise detalhada de habilidades chave de raciocínio como Teoria da Mente e planejamento conjunto dentro da colaboração multiagente.
    Preços do LLM Coordination
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://eric-ai-lab.github.io/llm_coordination/

  • Agent2Agent

    Agent2Agent é uma plataforma de orquestração multiagente que permite aos agentes de IA colaborarem de forma eficiente em tarefas complexas.
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    O que é Agent2Agent?
    Agent2Agent fornece uma interface web unificada e API para definir, configurar e orquestrar equipes de agentes de IA. Cada agente pode ser atribuído a papéis exclusivos, como pesquisador, analista ou resumidor, e os agentes se comunicam por meio de canais integrados para compartilhar dados e delegar subtarefas. A plataforma suporta chamadas de funções, armazenamento de memória e integrações webhook para serviços externos. Administradores podem monitorar o progresso do fluxo de trabalho, inspecionar logs de agentes e ajustar parâmetros dinamicamente para uma execução escalável, paralelizada e automação avançada de fluxos de trabalho.

  • Duet GPT

    Duet GPT é uma estrutura de orquestração multi-agente que permite aos dois agentes GPT da OpenAI colaborarem para resolver tarefas complexas.
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    O que é Duet GPT?
    Duet GPT é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestrar conversas multi-agente entre dois modelos GPT. Você define papéis distintos para os agentes, personalizados com prompts de sistema, e a estrutura gerencia automaticamente a troca de turnos, envio de mensagens e histórico de conversas. Essa estrutura cooperativa acelera a resolução de tarefas complexas, permitindo raciocínio comparativo, ciclos de crítica e refinamento iterativo por meio de trocas de ida e volta. Sua integração perfeita com a API da OpenAI, configuração simples e registro embutido o tornam ideal para pesquisa, prototipagem e fluxos de trabalho de produção em assistência de codificação, suporte à decisão e ideação criativa. Os desenvolvedores podem estender as classes principais para integrar novos serviços LLM, ajustar a lógica do iterador e exportar transcrições em formatos JSON ou Markdown para análise posterior.
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