Ferramentas Multi-Agent-Unterstützung para todas as ocasiões

Obtenha soluções Multi-Agent-Unterstützung flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

Multi-Agent-Unterstützung

  • Agent API da HackerGCLASS: uma estrutura RESTful em Python para implantar agentes de IA com ferramentas personalizadas, memória e fluxos de trabalho.
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    O que é HackerGCLASS Agent API?
    HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.
  • Chatbot de ponta a ponta de código aberto usando o framework Chainlit para construir IA conversacional interativa com gerenciamento de contexto e fluxos multiagentes.
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    O que é End-to-End Chainlit Chatbot?
    o e2e-chainlit-chatbot é um projeto de exemplo que demonstra o ciclo completo de desenvolvimento de um agente de IA conversacional usando o Chainlit. O repositório inclui código de ponta a ponta para iniciar um servidor web local que hospeda uma interface de chat interativa, integrando-se a grandes modelos de linguagem para respostas e gerenciando o contexto da conversa entre as mensagens. Apresenta modelos de prompt personalizáveis, fluxos de trabalho multiagentes e streaming de respostas em tempo real. Os desenvolvedores podem configurar chaves API, ajustar parâmetros do modelo e estender o sistema com lógica ou integrações personalizadas. Com dependências mínimas e documentação clara, este projeto acelera a experimentação com chatbots alimentados por IA e fornece uma base sólida para assistentes conversacionais de produção. Inclui exemplos de personalização de componentes front-end, registro de logs e tratamento de erros. Projetado para integração perfeita com plataformas em nuvem, suporta casos de uso de protótipo e produção.
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