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Ferramentas escalabilidade em produção para todas as ocasiões

Obtenha soluções escalabilidade em produção flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

escalabilidade em produção

  • Multiagent_system

    Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente baseada em Python para desenvolver e simular ambientes de agentes IA cooperativos e competitivos.
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    O que é Multiagent_system?
    Multiagent_system oferece um kit completo para construir e gerenciar ambientes multiagente. Os usuários podem definir cenários de simulação personalizados, especificar comportamentos de agentes e aproveitar algoritmos pré-implementados como DQN, PPO e MADDPG. A estrutura suporta treinamentos síncronos e assíncronos, permitindo que os agentes interajam em paralelo ou em configurações por rodada. Módulos de comunicação integrados facilitam a passagem de mensagens entre agentes para estratégias cooperativas. A configuração de experimentos é simplificada por arquivos YAML, e os resultados são automaticamente registrados em CSV ou TensorBoard. Scripts de visualização ajudam a interpretar trajetórias de agentes, evolução de recompensas e padrões de comunicação. Projetado para fluxos de trabalho de pesquisa e produção, o Multiagent_system escala perfeitamente de protótipos em uma única máquina até treinamentos distribuídos em clusters GPU.
    Recursos Principais do Multiagent_system
    • Criação de ambientes multiagente personalizáveis
    • Algoritmos RL pré-implementados (DQN, PPO, MADDPG)
    • Modos de treinamento síncronos e assíncronos
    • Comunicação entre agentes e módulos de passagem de mensagens
    • Registro de experimentos e integração com TensorBoard
    • Scripts de visualização e notebooks embutidos

  • Steel

    Steel é um framework pronto para produção para agentes LLM, oferecendo memória, integração de ferramentas, cache e observabilidade para aplicativos.
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    O que é Steel?
    Steel é uma estrutura centrada no desenvolvedor projetada para acelerar a criação e operação de agentes alimentados por LLM em ambientes de produção. Oferece conectores independentes de provedores para APIs de modelos principais, armazenamento de memória na memória e persistente, padrões de invocação de ferramentas integradas, cache automático de respostas e rastreamento detalhado para observabilidade. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho complexos de agentes, integrar ferramentas personalizadas (por exemplo, busca, consultas a bancos de dados e APIs externas) e lidar com saídas de streaming. Steel abstrai a complexidade da orquestração, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de negócios e iterem rapidamente em aplicações orientadas por IA.

  • Advanced_RAG

    Framework Python para construir pipelines avançados de geração aumentada por recuperação com buscadores personalizáveis e integração com LLM.
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    O que é Advanced_RAG?
    Advanced_RAG fornece um pipeline modular para tarefas de geração aumentada por recuperação, incluindo carregadores de documentos, construtores de índices vetoriais e gerenciadores de cadeias. Os usuários podem configurar diferentes bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone), personalizar estratégias de buscadores (pesquisa por similaridade, pesquisa híbrida), e conectar qualquer LLM para gerar respostas contextuais. Também suporta métricas de avaliação e registro de desempenho, sendo projetado para escalabilidade e flexibilidade em ambientes de produção.
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