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  • FastAPI LangGraph Agent Template

    Template FastAPI pronto para produção usando LangGraph para construir agentes LLM escaláveis com pipelines personalizáveis e integração de memória.
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    O que é FastAPI LangGraph Agent Template?
    O Modelo de Agente FastAPI LangGraph oferece uma base abrangente para desenvolver agentes alimentados por LLM dentro de uma aplicação FastAPI. Inclui nós LangGraph predefinidos para tarefas comuns como conclusão de texto, incorporação e busca por similaridade vetorial, além de permitir que desenvolvedores criem seus próprios nós e pipelines. O template gerencia o histórico de conversas por meio de módulos de memória que mantêm o contexto entre sessões e suporta configuração baseada em ambiente para diferentes estágios de implantação. Arquivos Docker integrados e uma estrutura compatível com CI/CD garantem uma conteinerização e implantação seamless. Middleware de log e tratamento de erros melhora a observabilidade, enquanto a base de código modular simplifica a extensão de funcionalidades. Combinando o framework web de alto desempenho FastAPI com a capacidade de orquestração do LangGraph, este template simplifica o ciclo de vida do desenvolvimento do agente desde prototipagem até produção.
    Recursos Principais do FastAPI LangGraph Agent Template
    • Pipelines LangGraph predefinidos para conclusão de texto, incorporação e busca
    • Módulos de memória para persistência de contexto entre sessões
    • Cadeias de prompts personalizáveis e nós do gráfico
    • Endpoints API REST via FastAPI
    • Arquivos Docker para conteinerização
    • Configuração baseada em ambiente
    • Middleware de logs e tratamento de erros
    • Estrutura de projeto compatível com CI/CD

  • Playbooks AI

    Playbooks AI é uma estrutura de código baixo de código aberto para projetar, implantar e gerenciar agentes de IA personalizados com fluxos de trabalho modulares.
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    O que é Playbooks AI?
    Playbooks AI é uma estrutura de desenvolvimento para construir agentes de IA por meio de uma DSL de playbook declarativa. Permite integração com vários LLMs, ferramentas personalizadas e armazenamentos de memória. Com uma CLI e uma interface web, os usuários podem definir o comportamento do agente, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e monitorar a execução. Recursos incluem roteamento de ferramentas, memória com estado, controle de versão, análises e colaboração multi-agente, facilitando a prototipagem e a implantação de assistentes de IA prontos para produção.

  • Tongui Agent

    Um framework leve em JavaScript para construir agentes de IA com gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
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    O que é Tongui Agent?
    Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.
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