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experimentos em IA

  • Flocking Multi-Agent

    Uma estrutura baseada em Python que implementa algoritmos de formação de bandos para simulação multiagente, permitindo que agentes de IA coordenem-se e naveguem dinamicamente.
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    O que é Flocking Multi-Agent?
    Flocking Multi-Agent fornece uma biblioteca modular para simular agentes autônomos que exibem inteligência de enxame. Codifica comportamentos centrais de direção: coesão, separação e alinhamento, além de evasão de obstáculos e perseguição a objetivos dinâmicos. Usando Python e Pygame para visualização, a estrutura permite ajustar parâmetros como o raio dos vizinhos, velocidade máxima e força de giro. Suporta extensibilidade através de funções personalizadas de comportamento e ganchos de integração para plataformas robóticas ou motores de jogo. Ideal para experimentos em IA, robótica, desenvolvimento de jogos e pesquisa acadêmica, demonstrando como regras locais simples levam a formações globais complexas.
    Recursos Principais do Flocking Multi-Agent
    • Implementação de comportamentos de alinhamento, coesão e separação
    • Evasão de obstáculos e perseguição de objetivos dinâmicos
    • Visualização em tempo real com Pygame
    • Parâmetros ajustáveis do agente (velocidade, raio, força)
    • Extensibilidade por meio de ganchos de comportamento personalizados

  • MARFT

    MARFT é uma caixa de ferramentas de ajuste fino de RL multiagente de código aberto para fluxos de trabalho colaborativos de IA e otimização de modelos de linguagem.
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    O que é MARFT?
    MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

  • CAMEL-AI

    CAMEL-AI é uma estrutura de múltiplos agentes de código aberto para Large Language Models que permite que agentes autônomos colaborem usando geração aumentada por recuperação e integração de ferramentas.
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    O que é CAMEL-AI?
    CAMEL-AI é uma estrutura baseada em Python que permite que desenvolvedores e pesquisadores construam, configurem e executem múltiplos agentes de IA autônomos alimentados por LLMs. Oferece suporte embutido para geração aumentada por recuperação (RAG), uso de ferramentas externas, comunicação entre agentes, gestão de memória e estado e agendamento. Com componentes modulares e fácil integração, equipes podem prototipar sistemas multi-agentes complexos, automatizar fluxos de trabalho e escalar experimentos com diferentes backends de LLM.
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