Ferramentas modular code para otimizar seu trabalho

Use soluções modular code que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

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  • Drive Flow é uma biblioteca de orquestração de fluxo que permite aos desenvolvedores construir fluxos de trabalho orientados por IA integrando LLMs, funções e memória.
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    O que é Drive Flow?
    Drive Flow é uma estrutura flexível que capacita os desenvolvedores a projetar fluxos de trabalho com IA definindo sequências de etapas. Cada etapa pode invocar grandes modelos de linguagem, executar funções personalizadas ou interagir com a memória persistente armazenada no MemoDB. A estrutura suporta lógica de ramificação complexa, loops, execução paralela de tarefas e manipulação de entradas dinâmicas. Construído em TypeScript, usa uma DSL declarativa para especificar fluxos, permitindo uma clara separação da lógica de orquestração. Drive Flow também fornece tratamento de erros integrado, estratégias de tentativa, rastreamento de contexto de execução e registro extensivo. Casos de uso principais incluem assistentes de IA, processamento automático de documentos, automação de suporte ao cliente e sistemas de decisão em múltiplas etapas. Ao abstrair a orquestração, o Drive Flow acelera o desenvolvimento e simplifica a manutenção de aplicativos de IA.
  • Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rapidamente trajetórias sem colisão para múltiplos agentes em ambientes complexos usando pesquisa incremental e heurísticas.
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    O que é ePH-MAPF?
    ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.
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