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Fehlerbehandlung bei KI

  • AIPE é uma estrutura de agente de IA de código aberto que fornece gerenciamento de memória, integração de ferramentas e orquestração de fluxo de trabalho de múltiplos agentes.
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    O que é AIPE?
    AIPE centraliza a orquestração de agentes de IA com módulos plugáveis para memória, planejamento, uso de ferramentas e colaboração entre múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem definir personalidades de agentes, incorporar contexto via armazenamento vetorial e integrar APIs ou bancos de dados externos. A estrutura oferece um painel web integrado e CLI para testar prompts, monitorar o estado do agente e encadear tarefas. AIPE suporta múltiplos backends de memória, como Redis, SQLite e armazenamentos na memória. Seus setups de múltiplos agentes permitem atribuir papéis especializados—como extrator de dados, analista, resumidor—para enfrentar consultas complexas de forma colaborativa. Ao abstrair engenharia de prompts, wrappers de API e tratamento de erros, AIPE acelera a implantação de assistentes baseados em IA para QA de documentos, suporte ao cliente e fluxos de trabalho automatizados.
    Recursos Principais do AIPE
    • Orquestração modular de agentes
    • Gerenciamento de memória com múltiplos backends
    • Integração dinâmica de ferramentas e APIs
    • Colaboração entre múltiplos agentes
    • Modelagem de prompts e suporte a cadeia de pensamento
    • Painel web e CLI
  • Uma estrutura de agente de IA que supervisiona fluxos de trabalho multi-etapas de LLM usando LlamaIndex, automatizando a orquestração de consultas e validação de resultados.
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    O que é LlamaIndex Supervisor?
    O Supervisor LlamaIndex é uma estrutura em Python voltada para desenvolvedores, projetada para criar, executar e monitorar agentes de IA baseados em LlamaIndex. Fornece ferramentas para definir fluxos de trabalho como nós — como recuperação, sumarização e processamento personalizado — e conectá-los em gráficos direcionais. O Supervisor supervisiona cada etapa, validando as saídas de acordo com esquemas, tentando novamente em caso de erros e registrando métricas. Isso garante pipelines robustos e repetíveis para tarefas como geração aumentada por recuperação, QA de documentos e extração de dados em conjuntos de dados diversificados.
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