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Ferramentas flujos de trabajo de automatización para todas as ocasiões

Obtenha soluções flujos de trabajo de automatización flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

flujos de trabajo de automatización

  • AI-Agents

    Estrutura de Python de código aberto que permite agentes de IA autônomos planejarem, executarem e aprenderem tarefas via integração com LLM e memória persistente.
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    O que é AI-Agents?
    AI-Agents fornece uma plataforma flexível e modular para criar agentes autônomos alimentados por IA. Os desenvolvedores podem definir objetivos do agente, encadear tarefas e incorporar módulos de memória para armazenar e recuperar informações contextuais entre sessões. A estrutura suporta integração com principais LLMs via chaves de API, permitindo que agentes gerem, avaliem e revisem resultados. O suporte a ferramentas e plugins personalizáveis permite que os agentes interajam com serviços externos, como raspagem de sites, consultas a bancos de dados e ferramentas de relatório. Através de abstrações claras para planejamento, execução e ciclos de feedback, AI-Agents acelera a prototipagem e implantação de fluxos de trabalho de automação inteligente.
    Recursos Principais do AI-Agents
    • Integração com LLMs do OpenAI e outros provedores
    • Motor de planejamento e execução autônico de tarefas
    • Armazenamento de memória persistente entre sessões
    • Sistema modular de plugins de ferramentas e APIs
    • Orquestração multi-agente configurável

  • AtomicAgent

    AtomicAgent é uma biblioteca Node.js para construir agentes de IA modulares que orquestram chamadas de LLMs e ferramentas externas para fluxos de trabalho automatizados.
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    O que é AtomicAgent?
    AtomicAgent fornece uma estrutura para definir, compor e executar tarefas de agentes de IA. Os módulos principais incluem um registro de ferramentas para registrar e invocar serviços externos, um gerenciador de memória para persistir o contexto de conversa ou tarefas, e um motor de orquestração que conduz as interações com LLM etapa por etapa. Os desenvolvedores podem definir ferramentas reutilizáveis, configurar lógica de decisão e aproveitar a execução assíncrona para tarefas de longa duração. O design modular do AtomicAgent promove facilidade de manutenção, testabilidade e iteração rápida de fluxos de trabalho complexos orientados por IA, de chatbots a pipelines de processamento de dados.

  • MCP-Ollama-Client

    Um cliente CLI para interagir com modelos LLM do Ollama localmente, permitindo chat de múltiplas rodadas, saída em streaming e gerenciamento de prompts.
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    O que é MCP-Ollama-Client?
    MCP-Ollama-Client fornece uma interface unificada para comunicar-se com os modelos de linguagem do Ollama que rodam localmente. Suporta diálogos de múltiplas vias com rastreamento automático de histórico, streaming ao vivo de tokens de conclusão e templates de prompts dinâmicos. Desenvolvedores podem escolher entre modelos instalados, personalizar hiperparâmetros como temperatura e máximo de tokens, e monitorar métricas de uso diretamente no terminal. O cliente expõe uma API wrapper simples ao estilo REST para integração em scripts de automação ou aplicações locais. Com relatórios de erro integrados e gerenciamento de configurações, facilita o desenvolvimento e teste de fluxos de trabalho movidos por LLM sem depender de APIs externas.
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