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Ferramentas fluxos de trabalho LLM para todas as ocasiões

Obtenha soluções fluxos de trabalho LLM flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

fluxos de trabalho LLM

  • Claude-Code-OpenAI

    Um wrapper Python que permite chamadas perfeitas à API Anthropic Claude através das interfaces existentes do OpenAI Python SDK.
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    O que é Claude-Code-OpenAI?
    Claude-Code-OpenAI transforma a API Claude da Anthropic em um substituto plug-in para os modelos OpenAI em aplicações Python. Após instalar via pip e configurar as variáveis de ambiente OPENAI_API_KEY e CLAUDE_API_KEY, você pode usar métodos familiares como openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() com nomes de modelos Claude (por exemplo, claude-2, claude-1.3). A biblioteca intercepta as chamadas, roteia para os endpoints correspondentes do Claude e normaliza as respostas para coincidir com as estruturas de dados do OpenAI. Suporta streaming em tempo real, mapeamento de parâmetros avançado, tratamento de erros e templating de prompts. Isso permite que equipes experimentem os modelos Claude e GPT de forma intercambiável sem refatorar o código, possibilitando prototipagem rápida para chatbots, geração de conteúdo, busca semântica e fluxos de trabalho híbridos de LLM.
    Recursos Principais do Claude-Code-OpenAI
    • Proxy as chamadas da API OpenAI para os modelos Claude da Anthropic
    • Suporte aos endpoints ChatCompletion, Completion e Embedding
    • Suporte a respostas em streaming
    • Mapeamento automático de parâmetros e normalização de respostas
    • Tratamento de erros e templating de prompts

  • LangGraphJS API

    A API LangGraphJS capacita desenvolvedores a orquestrar fluxos de trabalho de agentes de IA com nós de gráficos personalizáveis em JavaScript.
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    O que é LangGraphJS API?
    A API LangGraphJS fornece uma interface programática para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA usando gráficos direcionados. Cada nó no gráfico representa uma chamada a LLM, lógica de decisão ou transformação de dados. Desenvolvedores podem encadear nós, lidar com lógica de ramificação e gerenciar execução assíncrona de forma contínua. Com definições TypeScript e integrações embutidas para provedores populares de LLM, ela agiliza o desenvolvimento de agentes conversacionais, pipelines de extração de dados e processos complexos de várias etapas sem código boilerplate.

  • Nexus Agents

    Nexus Agents orquestra agentes alimentados por LLM com integração dinâmica de ferramentas, permitindo gerenciamento de fluxo de trabalho automatizado e coordenação de tarefas.
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    O que é Nexus Agents?
    Nexus Agents é uma estrutura modular para construir sistemas de múltiplos agentes alimentados por IA, com grandes modelos de linguagem no núcleo. Os desenvolvedores podem definir agentes personalizados, integrar ferramentas externas e orquestrar fluxos de trabalho através de configurações declarativas em YAML ou Python. Suporta roteamento dinâmico de tarefas, gerenciamento de memória e comunicação entre agentes, garantindo automação escalável e confiável. Com logs embutidos, tratamento de erros e suporte à CLI, o Nexus Agents simplifica a construção de pipelines complexos que abrangem recuperação de dados, análise, geração de conteúdo e interações com clientes. Sua arquitetura permite fácil extensão com ferramentas personalizadas ou provedores de LLM, capacitando equipes a automatizar processos de negócios, tarefas de pesquisa e fluxos de trabalho operacionais de forma consistente e sustentável.
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