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Ferramentas estrutura de automação para todas as ocasiões

Obtenha soluções estrutura de automação flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

estrutura de automação

  • AgentSmithy

    O AgentSmithy é uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir, implantar e gerenciar agentes de IA com estado usando LLMs.
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    O que é AgentSmithy?
    O AgentSmithy foi projetado para simplificar o ciclo de desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo componentes modulares para gerenciamento de memória, planejamento de tarefas e orquestração de execução. A estrutura aproveita o Google Cloud Storage ou Firestore para memória persistente, Cloud Functions para acionadores baseados em eventos e Pub/Sub para mensagens escaláveis. Os handlers definem os comportamentos do agente, enquanto os planejadores gerenciam a execução de tarefas em múltiplas etapas. Os módulos de observabilidade rastreiam métricas de desempenho e logs. Os desenvolvedores podem integrar plugins personalizados para melhorar funcionalidades como fontes de dados específicas, LLMs especializados ou ferramentas específicas de domínio. A arquitetura nativa da nuvem do AgentSmithy garante alta disponibilidade e elasticidade, permitindo implantações em ambientes de desenvolvimento, teste e produção de forma contínua. Com recursos de segurança embutidos e controle de acesso baseado em papéis, as equipes podem manter a governança enquanto iteram rapidamente soluções de agentes inteligentes.
    Recursos Principais do AgentSmithy
    • Gerenciamento de Memória (Google Cloud Storage/Firestore)
    • Motor de Fluxo de Trabalho de Planejamento de Tarefas
    • Integração com Serviços do Google Cloud (Pub/Sub, Cloud Functions)
    • Sistema de Plugins para Extensões Personalizadas
    • Ferramentas de Observabilidade e Log
    • Implantação Escalável Nativa da Nuvem

  • Agent Supervisor Example

    Um orquestrador de agentes de IA baseado em Python que supervisiona as interações entre múltiplos agentes autônomos para execução coordenada de tarefas e gerenciamento dinâmico de fluxos de trabalho.
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    O que é Agent Supervisor Example?
    O repositório Agent Supervisor Demonstrates mostra como orquestrar vários agentes de IA autônomos em um fluxo de trabalho coordenado. Escrito em Python, define uma classe Supervisor para distribuir tarefas, monitorar o status dos agentes, lidar com falhas e agregar respostas. Você pode estender as classes base de agentes, conectar diferentes APIs de modelos e configurar políticas de agendamento. Ele registra atividades para auditoria, suporta execução paralela e oferece um design modular para fácil personalização e integração em sistemas maiores de IA.
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