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Ferramentas Lightweight AI framework para todas as ocasiões

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Lightweight AI framework

  • LLM-Blender-Agent

    LLM-Blender-Agent orquestra fluxos de trabalho multi-agentes de LLM com integração de ferramentas, gerenciamento de memória, raciocínio e suporte a APIs externas.
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    O que é LLM-Blender-Agent?
    LLM-Blender-Agent permite que desenvolvedores construam sistemas de IA modulares e multi-agentes, encapsulando LLMs em agentes colaborativos. Cada agente pode acessar ferramentas como execução de Python, raspagem de web, bancos de dados SQL e APIs externas. O framework gerencia a memória da conversa, raciocínio passo a passo e orquestração de ferramentas, possibilitando tarefas como geração de relatórios, análise de dados, pesquisa automatizada e automação de fluxos de trabalho. Baseado na LangChain, é leve, extensível e compatível com GPT-3.5, GPT-4 e outros LLMs.

  • Mina

    Mina é uma estrutura minimalista de agentes AI baseada em Python que permite a integração de ferramentas personalizadas, gerenciamento de memória, orquestração de LLM e automação de tarefas.
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    O que é Mina?
    Mina fornece uma base leve, mas poderosa, para construir agentes de IA em Python. Você pode definir ferramentas personalizadas (como scrapers web, calculadoras ou conectores de banco de dados), anexar buffers de memória para manter o contexto da conversa e orquestrar sequências de chamadas a modelos de linguagem para raciocínio de várias etapas. Baseado nas APIs comuns de LLM, Mina lida com execução assíncrona, tratamento de erros e registro de log por padrão. Seu design modular torna fácil estender com novas capacidades, enquanto a interface CLI permite prototipagem rápida e implantação de aplicações dirigidas por agentes.

  • mini-agi

    Uma estrutura leve em Python que permite que agentes de IA autônomos planejem, gerem tarefas e recuperem informações via APIs OpenAI.
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    O que é mini-agi?
    mini-agi foi projetado para simplificar a criação de agentes de IA autônomos fornecendo uma estrutura modular e minimalista. Construído em Python, ele aproveita os modelos de linguagem da OpenAI para interpretar metas de alto nível, decompor em sub-tarefas e orquestrar chamadas de ferramentas, como requisições HTTP, operações em arquivos ou ações personalizadas. O framework inclui armazenamento de memória para rastrear o estado do agente e resultados, um módulo planejador para decomposição de tarefas usando heurísticas baseadas em custo, e um módulo executor que invoca sequencialmente as ferramentas. Com arquivos de configuração, os usuários podem inserir ferramentas personalizadas, definir modelos de prompts e ajustar a profundidade de planejamento. A arquitetura leve do mini-agi o torna ideal para prototipagem de agentes de IA que realizam consultas de pesquisa, automatizam fluxos de trabalho ou geram código de forma autônoma.
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