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  • SWE-agent

    SWE-agent aproveita autonomamente modelos de linguagem para detectar, diagnosticar e corrigir problemas em repositórios do GitHub.
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    O que é SWE-agent?
    SWE-agent é uma estrutura de agente de IA focada no desenvolvedor que se integra ao GitHub para diagnosticar e resolver problemas de código de forma autônoma. Ele roda em Docker ou GitHub Codespaces, usa seu modelo de linguagem preferido e permite configurar pacotes de ferramentas para tarefas como análise de código, testes e implantação. SWE-agent gera trajetórias de ação claras, aplica solicitações de pull com correções e fornece insights via seu inspetor de trajetórias, permitindo que equipes automatizem revisões de código, correções de bugs e limpeza de repositórios de forma eficiente.
    Recursos Principais do SWE-agent
    • Detecção e correção autônoma de problemas de código
    • Integração com repositórios GitHub
    • Suporte para GPT-4, Claude e modelos de linguagem personalizados
    • Pacotes de ferramentas configuráveis
    • Implantação em Docker e Codespaces
    • Inspetor de trajetórias para saída passo a passo
    Prós e Contras do SWE-agent

    Contras

    Nenhuma informação explícita de preços disponível
    Nenhuma menção de aplicações nativas para celular ou desktop
    Pode exigir conhecimento técnico para instalação e personalização
    Informações limitadas sobre a comunidade de usuários ou suporte comercial

    Prós

    Desempenho de ponta no SWE-bench entre projetos de código aberto
    Permite uso autônomo de ferramentas de modelos de linguagem para tarefas diversas
    Altamente configurável e totalmente documentado com um simples arquivo YAML
    Design fluido e generalizável que permite máxima autonomia do modelo de linguagem
    Desenvolvido e mantido por pesquisadores líderes em Princeton e Stanford
    Open-source e amigável para pesquisa, projetado para ser hackeável

  • 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.

  • HMAS

    HMAS é uma estrutura em Python para construir sistemas multiagente hierárquicos com recursos de comunicação e treinamento de políticas.
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    O que é HMAS?
    HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.
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