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Ausführungsmodul

  • Aurora coordena fluxos de trabalho de planejamento em várias etapas, execução e uso de ferramentas para agentes de IA generativa autônomos alimentados por LLMs.
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    O que é Aurora?
    O Aurora fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA gerativa que podem lidar autonomamente com tarefas complexas através de planejamento e execução iterativos. Composto por um componente Planner que decompõe objetivos de alto nível em passos acionáveis, um Executor que invoca esses passos usando modelos de linguagem de grande porte, e uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs, bancos de dados ou funções personalizadas. O Aurora também inclui gerenciamento de memória para retenção de contexto e capacidades de replanejamento dinâmico para ajustar-se a novas informações. Com prompts personalizáveis e módulos plug-and-play, os desenvolvedores podem prototipar rapidamente agentes de IA para tarefas como geração de conteúdo, pesquisa, suporte ao cliente ou automação de processos, mantendo controle total sobre os fluxos de trabalho e a lógica de decisão do agente.
    Recursos Principais do Aurora
    • Planejamento impulsionado por LLM
    • Módulo Executor para execução de tarefas
    • Camada de integração de ferramentas para APIs e funções
    • Gerenciamento de memória para retenção de contexto
    • Capacidades de replanejamento dinâmico
    • Templates de prompt personalizáveis
  • FreeAct é uma estrutura de código aberto que permite que agentes de IA autônomos planejem, raciocinem e executem ações por meio de módulos alimentados por LLM.
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    O que é FreeAct?
    FreeAct utiliza uma arquitetura modular para facilitar a criação de agentes de IA. Os desenvolvedores definem objetivos de alto nível e configuram o módulo de planejamento para gerar planos passo a passo. O componente de raciocínio avalia a viabilidade do plano, enquanto o motor de execução coordena chamadas de API, consultas a bancos de dados e interações com ferramentas externas. O gerenciamento de memória acompanha o contexto de conversa e dados históricos, permitindo que os agentes tomem decisões informadas. O registro de ambiente simplifica a integração de ferramentas e serviços personalizados, permitindo adaptação dinâmica. FreeAct suporta múltiplos backends de LLM e pode ser implantado em servidores locais ou ambientes na nuvem. Sua natureza de código aberto e projeto extensível facilitam a prototipagem rápida de agentes inteligentes para pesquisa e casos de uso de produção.
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