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community-getriebenen Entwicklung

  • Agent API da HackerGCLASS: uma estrutura RESTful em Python para implantar agentes de IA com ferramentas personalizadas, memória e fluxos de trabalho.
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    O que é HackerGCLASS Agent API?
    HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.
    Recursos Principais do HackerGCLASS Agent API
    • Endpoints RESTful para execução de agentes
    • Integração de ferramentas personalizadas
    • Gerenciamento de memória e estado
    • Configuração de modelos de prompt
    • Orquestração de múltiplos agentes
    • Arquitetura de plugins extensível
  • Overeasy é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que possibilita assistentes autônomos alimentados por LLM com memória, integração de ferramentas e orquestração de múltiplos agentes.
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    O que é Overeasy?
    Overeasy é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestração de agentes de IA alimentados por LLM em vários domínios. Fornece uma arquitetura modular para definir agentes, configurar armazenamentos de memória e integrar ferramentas externas como APIs, bases de conhecimento e bancos de dados. Desenvolvedores podem conectar-se a endpoints de LLM da OpenAI, Azure ou auto-hospedados e projetar fluxos de trabalho dinâmicos envolvendo um ou múltiplos agentes. O mecanismo de orquestração do Overeasy gerencia a delegação de tarefas, tomada de decisões e estratégias de fallback, possibilitando trabalhadores digitais robustos para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados, agendamento e mais. Documentação abrangente e projetos de exemplo aceleram a implantação em Linux, macOS e Windows.
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