Soluções Prototyping adaptáveis

Aproveite ferramentas Prototyping que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

Prototyping

  • Estrutura de agente AI centrada em gráficos que orquestra chamadas de LLM e conhecimento estruturado por meio de gráficos de linguagem personalizáveis.
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    O que é Geers AI Lang Graph?
    O Geers AI Lang Graph fornece uma camada de abstração baseada em gráficos para construir agentes de IA que coordenam múltiplas chamadas de LLM e gerenciam conhecimentos estruturados. Ao definir nós e arestas que representam prompts, dados e memória, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho dinâmicos, rastrear o contexto entre interações e visualizar fluxos de execução. A estrutura suporta integrações de plugins para diversos provedores de LLM, modelagem de prompts personalizada e gráficos exportáveis. Simplifica o design iterativo de agentes, melhora a retenção de contexto e acelera o prototipagem de assistentes conversacionais, bots de suporte à decisão e pipelines de pesquisa.
  • PulpGen é uma estrutura de IA de código aberto para construir aplicações modulares e de alta produção com recuperação de vetores e geração.
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    O que é PulpGen?
    PulpGen oferece uma plataforma unificada e configurável para construir aplicações avançadas baseadas em LLM. Oferece integrações perfeitas com armazenamentos de vetores populares, serviços de incorporação e fornecedores de LLM. Desenvolvedores podem definir pipelines personalizados para geração com recuperação aumentada, habilitar saídas de streaming em tempo real, processar em lote grandes coleções de documentos e monitorar o desempenho do sistema. Sua arquitetura extensível permite módulos plug-and-play para gerenciamento de cache, registro de logs e autoescalonamento, tornando-o ideal para busca potenciada por IA, sistemas de perguntas e respostas, sumarização e soluções de gestão de conhecimento.
  • Rowy: Plataforma de backend de baixo código open-source no Google Cloud.
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    O que é rowy.io?
    Rowy é uma plataforma open-source de baixo código projetada para simplificar tarefas de desenvolvimento de backend. Ela utiliza uma interface semelhante a uma planilha para gerenciar dados do Firestore e facilita a escrita sem esforço de Funções em Nuvem diretamente no navegador. O objetivo é acelerar os processos de desenvolvimento, permitindo soluções de backend escaláveis sem a necessidade de codificação extensa. Integrada ao Google Cloud e ao Firebase, Rowy é ideal para criar protótipos rapidamente que podem escalar de maneira eficiente, permitindo que os desenvolvedores se concentrem mais na criatividade e menos nas complexidades operacionais.
  • Um conjunto de demonstrações de código AWS ilustrando o Protocolo de Contexto de Modelos LLM, invocação de ferramentas, gerenciamento de contexto e respostas em streaming.
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    O que é AWS Sample Model Context Protocol Demos?
    O repositório de demonstrações do Protocolo de Contexto de Modelo da AWS é um recurso de código aberto que apresenta padrões padronizados para gerenciamento de contexto de Modelos de Linguagem Grande (LLM) e invocação de ferramentas. Ele possui duas demonstrações completas — uma em JavaScript/TypeScript e outra em Python — que implementam o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo que os desenvolvedores criem agentes de IA que chamam funções Lambda da AWS, mantenham o histórico de conversas e façam streaming de respostas. O código de exemplo demonstra formatação de mensagens, serialização de argumentos de funções, tratamento de erros e integrações personalizáveis de ferramentas, acelerando a prototipagem de aplicações de IA generativa.
  • Um framework Python usando LLMs para avaliar, propor e finalizar negociações de forma autônoma em domínios personalizáveis.
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    O que é negotiation_agent?
    negotiation_agent fornece uma coleção modular de ferramentas para construir bots de negociação autônomos alimentados por modelos semelhantes ao GPT. Desenvolvedores podem especificar cenários de negociação definindo itens, preferências e funções de utilidade para modelar objetivos dos agentes. O framework inclui templates de agentes pré-definidos e permite a integração de estratégias personalizadas, possibilitando geração de ofertas, avaliação de contra-ofertas, decisões de aceitação e encerramento de acordos. Gerencia os fluxos de diálogo usando protocolos padronizados, suporta simulações em lote para experimentos no estilo torneio e calcula métricas de desempenho como taxa de acordo, ganhos de utilidade e pontuações de justiça. Sua arquitetura aberta facilita a troca de backends LLM subjacentes e a extensão da lógica do agente por meio de plugins. Com negotiation_agent, equipes podem prototipar e avaliar rapidamente soluções automatizadas de barganha em comércio eletrônico, pesquisa e ambientes educacionais.
  • Uma plataforma de código aberto abrangente apresentando estruturas de agentes de IA categorizadas e ferramentas para descobrir e comparar projetos de agentes autônomos.
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    O que é OSUniverse?
    OSUniverse agrega estruturas de agentes de IA de código aberto, bibliotecas e ferramentas em uma única plataforma navegável. Os usuários podem filtrar projetos por linguagem, licença, tags e categorias, visualizar cartões detalhados com descrições e links do GitHub, e contribuir com novas entradas via pull requests do GitHub. OSUniverse é atualizado regularmente pela comunidade, tornando-se um recurso essencial para descobrir, avaliar e selecionar as melhores tecnologias de agentes de IA para pesquisa, prototipagem e uso em produção.
  • pyafai é uma estrutura modular em Python para criar, treinar e executar agentes autônomos de IA com suporte a memória e ferramentas via plugins.
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    O que é pyafai?
    pyafai é uma biblioteca de Python de código aberto que ajuda desenvolvedores a arquitetar, configurar e executar agentes de IA autônomos. Oferece módulos plugáveis para gerenciamento de memória para manter o contexto, integração de ferramentas para chamadas a APIs externas, observadores para monitoramento do ambiente, planejadores para tomada de decisão e um orquestrador para gerenciar ciclos dos agentes. Recursos de registro e monitoramento proporcionam visibilidade ao desempenho e comportamento do agente. pyafai suporta principais provedores de LLM, permite criar módulos personalizados e reduz a quantidade de código boilerplate para que equipes possam prototipar rapidamente assistentes virtuais, bots de pesquisa e fluxos de automação com controle total sobre cada componente.
  • Um SDK em Go que permite aos desenvolvedres criar agentes de IA autônomos com LLMs, integrações de ferramentas, memória e pipelines de planejamento.
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    O que é Agent-Go?
    Agent-Go fornece uma estrutura modular para construir agentes de IA autônomos em Go. Ela integra provedores de LLM (como OpenAI), armazenamentos de memória vetorial para retenção de contexto a longo prazo e um mecanismo de planejamento flexível que divide solicitações do usuário em etapas executáveis. Os desenvolvedores definem e registram ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados ou comandos shell) que os agentes podem invocar. Um gerenciador de conversas rastreia o histórico do diálogo, enquanto que um planejador configurável orquestra chamadas de ferramenta e interações com LLM. Isso permite que equipes prototype rapidamente assistentes baseados em IA, fluxos de trabalho automatizados e bots orientados a tarefas em um ambiente Go pronto para produção.
  • 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.
  • Transforme seu processo de design de UI sem esforço com o CraftUI.
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    O que é CraftUI?
    O CraftUI é uma aplicação web de ponta projetada para a criação de interfaces de forma contínua. Ele permite que os usuários gerem interfaces de usuário refinadas a partir de imagens e textos facilmente. Com sua interface amigável, o CraftUI integra recursos poderosos que aceleram os fluxos de trabalho de design, apoiam a colaboração e aumentam a produtividade. Ideal para criar protótipos, aplicações web e interfaces móveis, ele ajuda a otimizar o processo de design, oferecendo componentes pré-construídos e templates personalizáveis, garantindo que tanto a velocidade quanto a qualidade sejam priorizadas em cada projeto.
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