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API d'agents

  • Pig simplifica a construção de automações complexas para aplicativos Windows, com suporte de IA.
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    O que é Pig?
    Pig é uma plataforma de automação projetada para simplificar a criação de fluxos de trabalho complexos para aplicativos Windows, aproveitando a tecnologia de IA. Oferece uma interface baseada em chat para prototipagem de fluxos de trabalho sem qualquer codificação e fornece um SDK para necessidades de automação avançadas. Com Pig, os usuários podem integrar controles de máquina, construir agentes usando a API Agent e utilizar uma ampla gama de ferramentas, como funções de clique, digitação e captura de tela. Pig é ideal para automações que exigem integração perfeita com supervisão humana, garantindo que as operações críticas possam ser gerenciadas de forma eficiente.
  • Uma plataforma de aprendizagem por reforço multiagente que oferece ambientes de simulação de cadeia de suprimentos personalizáveis para treinar e avaliar agentes de IA de forma eficaz.
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    O que é MARO?
    MARO (Otimização de Recursos Multiagente) é uma estrutura baseada em Python projetada para apoiar o desenvolvimento e avaliação de agentes de aprendizagem por reforço multiagente em cenários de cadeia de suprimentos, logística e gestão de recursos. Inclui modelos de ambientes para gestão de inventário, agendamento de caminhões, cross-docking, aluguel de contêineres e mais. Oferece uma API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulação paralela para treinamento em larga escala e ferramentas de visualização para análise de desempenho. A plataforma é modular, extensível e integra-se com bibliotecas populares de RL, possibilitando pesquisa reprodutível e prototipagem rápida de soluções de otimização baseadas em IA.
  • Uma estrutura de código aberto em Python que permite a coordenação e gestão de múltiplos agentes de IA para execução colaborativa de tarefas.
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    O que é Multi-Agent Coordination?
    A Coordenação de Múltiplos Agentes fornece uma API leve para definir agentes de IA, registrá-los com um coordenador central e despachar tarefas para resolução colaborativa de problemas. Ela gerencia o roteamento de mensagens, controle de concorrência e agregação de resultados. Os desenvolvedores podem integrar comportamentos personalizados aos agentes, ampliar canais de comunicação e monitorar interações por meio de registros e hooks integrados. Essa estrutura simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA distribuída, onde cada agente se especializa em uma subtarefa e o coordenador garante uma colaboração suave.
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