Este bootcamp cobre o framework LangChain de ponta a ponta, permitindo que você construa Agentes de IA em Python. Você explorará templates de prompts, composição de cadeias, ferramentas de agentes, memória conversacional e recuperação de documentos. Através de notebooks interativos e exercícios detalhados, você implementará chatbots, fluxos de trabalho automatizados, sistemas de perguntas e respostas e cadeias de agentes personalizadas. Ao final do curso, você entenderá como implantar e otimizar agentes baseados em LangChain para diversas tarefas.

O LobeHub oferece uma variedade de recursos projetados para tornar o desenvolvimento de modelos de IA acessível a todos. Os usuários podem fazer o upload facilmente de conjuntos de dados, escolher especificações de modelos e ajustar parâmetros com uma interface simples. A plataforma também fornece opções de integração, permitindo que os usuários implementem seus modelos rapidamente para aplicações do mundo real. Ao simplificar o processo de treinamento de modelos, o LobeHub atende tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes que buscam eficiência e facilidade de uso.

NuMind é uma ferramenta poderosa que permite aos usuários desenvolver modelos NLP personalizados ao ensinar uma IA a realizar tarefas específicas de extração de informações. Ela automatiza vários processos, incluindo classificação, reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e estruturação de dados, permitindo que os usuários extraiam insights significativos de textos não estruturados. A plataforma suporta modelos multilíngues e fornece ferramentas colaborativas, otimização de GPU e amplo acesso à API, projetada especialmente para fácil implantação em aplicações do mundo real.

CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.

O Agents Course de Justinvarghese511 é um programa de aprendizagem estruturado que capacita os desenvolvedores a arquitetar, implementar e implantar agentes de IA. Através de tutoriais passo a passo, os participantes aprendem a projetar fluxos de decisão de agentes, integrar APIs externas e gerenciar contexto e memória. O curso inclui exemplos de código prático, notebooks Jupyter e exercícios práticos para construir agentes que automatizam extração de dados, respondem de forma conversacional e realizam tarefas multi etapas. Ao final, os aprendizes terão um portfólio de projetos de agentes de IA e melhores práticas para implantação em produção.

BuildOwn.AI é um guia abrangente projetado para ajudar desenvolvedores a construir aplicações de IA do mundo real usando grandes modelos de linguagem. É ideal tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores experientes, com foco nos conceitos essenciais de IA e aplicações práticas. O guia cobre tópicos como a execução de modelos localmente, engenharia de prompts, extração de dados, ajuste fino e técnicas avançadas como Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e automação de ferramentas. Se você programa em Python, JavaScript ou outra linguagem, BuildOwn.AI fornece insights valiosos que você pode adaptar à sua plataforma preferida.

FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.