Ferramentas gestion des erreurs en AI para todas as ocasiões

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gestion des erreurs en AI

  • Simula um centro de atendimento de táxi com IA usando agentes baseados em GPT para reserva, despacho, coordenação de motoristas e notificações.
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    O que é Taxi Call Center Agents?
    Este repositório fornece uma estrutura multi-agente personalizável que simula um centro de chamadas de táxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viagens, DispatchAgent para selecionar motoristas com base na proximidade, DriverAgent para confirmar atribuições e atualizar status, e NotificationAgent para faturamento e mensagens. Os agentes interagem por meio de um ciclo de orquestração usando chamadas GPT da OpenAI e memória, permitindo diálogo assíncrono, tratamento de erros e registro. Desenvolvedores podem estender ou adaptar prompts de agentes, integrar sistemas em tempo real e prototipar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e despacho movidos por IA com facilidade.
    Recursos Principais do Taxi Call Center Agents
    • Orquestração multi-agente com GPT
    • Reserva de clientes em linguagem natural
    • Coordenação automatizada de despacho de motoristas
    • Notificação e faturamento por mensagens
    • Personalidades e prompts configuráveis para os agentes
    • Gestão assíncrona de diálogos com asyncio
  • AgentSmith é uma estrutura de código aberto que orquestra fluxos de trabalho autônomos de múltiplos agentes usando assistentes baseados em LLM.
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    O que é AgentSmith?
    AgentSmith é uma estrutura modular de orquestração de agentes construída em Python que permite aos desenvolvedores definir, configurar e executar múltiplos agentes de IA de forma colaborativa. Cada agente pode ser atribuído a papéis especializados — como pesquisador, planejador, codificador ou revisor — e comunicar-se através de um barramento de mensagens interno. O AgentSmith suporta gerenciamento de memória através de armazéns vetoriais como FAISS ou Pinecone, decomposição de tarefas em subtarefas e supervisão automatizada para garantir a conclusão dos objetivos. Agentes e pipelines são configurados via arquivos YAML legíveis por humanos, e a estrutura integra-se perfeitamente com APIs OpenAI e LLMs personalizados. Inclui logging, monitoramento e tratamento de erros embutidos, sendo ideal para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, análise de dados e sistemas de suporte à decisão.
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