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  • LLPhant é uma estrutura leve em Python para construir agentes modulares e personalizáveis baseados em LLM com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é LLPhant?
    LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.
    Recursos Principais do LLPhant
    • Arquitetura modular de agentes
    • Integração de ferramentas externas
    • Gerenciamento de memória de múltiplos turnos
    • Loops de decisão personalizáveis
    • Suporte a plugins
    • Suporte a múltiplos backends LLM
  • Mina é uma estrutura minimalista de agentes AI baseada em Python que permite a integração de ferramentas personalizadas, gerenciamento de memória, orquestração de LLM e automação de tarefas.
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    O que é Mina?
    Mina fornece uma base leve, mas poderosa, para construir agentes de IA em Python. Você pode definir ferramentas personalizadas (como scrapers web, calculadoras ou conectores de banco de dados), anexar buffers de memória para manter o contexto da conversa e orquestrar sequências de chamadas a modelos de linguagem para raciocínio de várias etapas. Baseado nas APIs comuns de LLM, Mina lida com execução assíncrona, tratamento de erros e registro de log por padrão. Seu design modular torna fácil estender com novas capacidades, enquanto a interface CLI permite prototipagem rápida e implantação de aplicações dirigidas por agentes.
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