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Ferramentas KI-Agenten-Integration para otimizar seu trabalho

Use soluções KI-Agenten-Integration que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

KI-Agenten-Integration

  • Multi-Agent-RAG

    Estrutura de Python de código aberto que orquestra múltiplos agentes de IA para recuperação e geração em fluxos de trabalho RAG.
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    O que é Multi-Agent-RAG?
    Multi-Agent-RAG fornece uma estrutura modular para construir aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG) coordenando vários agentes de IA especializados. Desenvolvedores configuram agentes individuais: um agente de busca que conecta a bancos de dados vetoriais para obter documentos relevantes; um agente de raciocínio que realiza análises de cadeia de pensamento; e um agente de geração que sintetiza respostas finais usando grandes modelos de linguagem. O framework suporta extensões por plugins, prompts configuráveis e logs abrangentes, permitindo integração tranquila com APIs populares de LLM e bancos de dados vetoriais para melhorar a precisão, escalabilidade e eficiência no desenvolvimento de RAG.
    Recursos Principais do Multi-Agent-RAG
    • Orquestração modular de múltiplos agentes
    • Agente de busca para recuperação de documentos em bancos de dados vetoriais
    • Agente de raciocínio para análise de cadeia de pensamento
    • Agente de geração para síntese de respostas finais
    • Sistema de extensão baseado em plugins
    • Prompts e pipelines configuráveis
    • Suporte para modelos OpenAI e Hugging Face
    • Logs e rastreamento de interações do agente

  • Secure Agent Augmentation

    Uma estrutura de código aberto que garante o acesso de agentes LLM a dados privados por meio de criptografia, autenticação e camadas seguras de recuperação.
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    O que é Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation fornece um SDK Python e um conjunto de módulos auxiliares para envolver chamadas de ferramentas de agentes de IA com controles de segurança. Suporta integração com frameworks LLM populares como LangChain e Semantic Kernel, além de conectar a cofres de segredos (por exemplo, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Criptografia em repouso e em trânsito, controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria garantem que os agentes possam ampliar seus raciocínios com bancos de conhecimento internos e APIs sem expor dados confidenciais. Desenvolvedores definem pontos finais de ferramentas seguras, configuram políticas de autenticação e inicializam uma instância de agente aumentada para executar consultas seguras a fontes de dados privadas.
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