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Ferramentas IA orientada a dados para todas as ocasiões

Obtenha soluções IA orientada a dados flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

IA orientada a dados

  • MARFT

    MARFT é uma caixa de ferramentas de ajuste fino de RL multiagente de código aberto para fluxos de trabalho colaborativos de IA e otimização de modelos de linguagem.
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    O que é MARFT?
    MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.
    Recursos Principais do MARFT
    • API de orquestração multiagente
    • Pipelines de ajuste fino por reforço
    • Gerenciamento de papéis e memória
    • Kit de ferramentas de simulação de ambiente
    • Funções de recompensa personalizáveis
    • Métricas de avaliação integradas

  • Tongui Agent

    Um framework leve em JavaScript para construir agentes de IA com gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
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    O que é Tongui Agent?
    Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.

  • DataEnvGym

    Uma biblioteca de ambientes de aprendizado de reforço personalizável para testar agentes de IA em tarefas de processamento e análise de dados.
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    O que é DataEnvGym?
    DataEnvGym fornece uma coleção de ambientes modulares e personalizáveis baseados na API Gym para facilitar a pesquisa em aprendizado por reforço em domínios orientados a dados. Pesquisadores e engenheiros podem escolher entre tarefas embutidas como limpeza de dados, engenharia de recursos, agendamento de lotes e análise de streaming. A estrutura suporta integração tranquila com bibliotecas RL populares, métricas de benchmarking padronizadas e ferramentas de registro para acompanhar o desempenho do agente. Os usuários podem estender ou combinar ambientes para modelar pipelines de dados complexos e avaliar algoritmos sob restrições realistas.
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