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Ferramentas marco de procesamiento de datos para todas as ocasiões

Obtenha soluções marco de procesamiento de datos flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

marco de procesamiento de datos

  • LangChain

    Estrutura de código aberto para construir agentes de IA personalizáveis e aplicativos usando modelos de linguagem e fontes de dados externas.
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    O que é LangChain?
    LangChain é uma estrutura focada em desenvolvedores, projetada para otimizar a criação de agentes inteligentes de IA e aplicações. Fornece abstrações para cadeias de chamadas de LLM, comportamentos de agentes com integrações de ferramentas, gerenciamento de memória para persistência de contexto e templates de prompt personalizáveis. Com suporte embutido para carregadores de documentos, armazenamentos vetoriais e diversos provedores de modelos, LangChain permite construir pipelines de geração de recuperação aumentada, agentes autônomos e assistentes conversacionais que podem interagir com APIs, bancos de dados e sistemas externos de forma unificada.
    Recursos Principais do LangChain
    • Abstrações de cadeia para fluxos de trabalho LLM
    • Classes de agente com integração de ferramentas
    • Módulos de memória para contexto
    • Sistema de template de prompt
    • Suporte a carregadores de documentos e armazenamento vetorial
    • Compatibilidade com múltiplos provedores de LLM

  • Serena

    Serena é um agente autônomo de código aberto para planejamento de tarefas, pesquisa na web, recuperação de dados, sumarização e integração de ferramentas.
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    O que é Serena?
    Serena foi projetada para automatizar fluxos de trabalho complexos através de planejamento e execução autônoma. Interage com motores de busca web, bancos de dados e APIs para coletar informações, sumariza resultados e realiza tarefas de acordo com objetivos definidos pelo usuário. Criada como uma biblioteca Python, Serena mantém o estado entre sessões, carrega plugins dinamicamente para capacidades estendidas e usa modelos de linguagem grande para gerar planos estruturados. Desenvolvedores podem personalizar a integração de ferramentas para execução de código, gerenciamento de arquivos e análise, tornando Serena uma estrutura versátil para pesquisa, processamento de dados, geração de conteúdo e além.

  • mcp-agent-graph

    Uma estrutura Python que permite aos desenvolvedores orquestrar fluxos de trabalho de agentes de IA como grafos direcionados para Colaborações complexas de múltiplos agentes.
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    O que é mcp-agent-graph?
    mcp-agent-graph fornece uma camada de orquestração baseada em grafo para agentes de IA, permitindo que os desenvolvedores mapeiem fluxos de trabalho complexos de várias etapas como grafos direcionados. Cada nó do grafo corresponde a uma tarefa ou função de agente, capturando entradas, saídas e dependências. As arestas definem o fluxo de dados entre os agentes, garantindo a ordem correta de execução. O mecanismo suporta modos de execução sequencial e paralela, resolução automática de dependências e integração com funções Python personalizadas ou serviços externos. A visualização integrada permite aos usuários inspecionar a topologia do grafo e depurar fluxos de trabalho. Este framework agiliza o desenvolvimento de sistemas modulares e escaláveis de múltiplos agentes para processamento de dados, fluxos de trabalho de linguagem natural ou pipelines de modelos de IA combinados.
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