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Obtenha soluções arquitetura plugável flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

arquitetura plugável

  • Uma estrutura .NET C# para construir e orquestrar agentes de IA baseados em GPT com prompts declarativos, memória e streaming.
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    O que é Sharp-GPT?
    Sharp-GPT capacita desenvolvedores .NET a criarem agentes de IA robustos usando atributos personalizados em interfaces para definir modelos de prompt, configurar modelos e gerenciar memória de conversação. Oferece saída em streaming para interação em tempo real, desserialização automática de JSON para respostas estruturadas e suporte embutido para estratégias de fallback elogging. Com clientes HTTP plugáveis e abstração de provedores, você pode alternar facilmente entre OpenAI, Azure ou outros serviços LLM. Ideal para chatbots, geração de conteúdo, resumização, classificação e mais, Sharp-GPT reduz o boilerplate e acelera o desenvolvimento de agentes de IA no Windows, Linux ou macOS.
    Recursos Principais do Sharp-GPT
    • Definições de prompt com anotações
    • Gerenciamento de memória contextual
    • Suporte a respostas em streaming
    • Vinculação automática de respostas JSON
    • Abstração de provedores de LLM plugáveis
    • Políticas de registro e fallback
    Prós e Contras do Sharp-GPT

    Contras

    Prós

    Preços do Sharp-GPT
    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://julzedz.github.io/Sharp-GPT/
  • Agent Adapters fornece middleware modular para integrar agentes baseados em LLM com diversos frameworks e ferramentas externas de forma transparente.
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    O que é Agent Adapters?
    Agent Adapters foi projetado para fornecer aos desenvolvedores uma interface consistente para conectar agentes de IA a serviços e frameworks externos. Através de sua arquitetura modular, oferece adaptadores pré-construídos para APIs HTTP, plataformas de mensagens como Slack e Teams, e endpoints de ferramentas personalizados. Cada adaptador lida com análise de requisições, mapeamento de respostas, tratamento de erros e hooks opcionais para registro ou monitoramento. Os desenvolvedores também podem registrar adaptadores personalizados implementando uma interface definida e configurando os parâmetros do adaptador nas configurações do seu agente. Essa abordagem reduz o código boilerplate, garante uma execução uniforme do fluxo de trabalho e acelera a implantação de agentes em múltiplos ambientes sem reescrever a lógica de integração.
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