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Prototyping von KI

  • Tutorial prático de Python que demonstra como construir, orquestrar e personalizar aplicativos de IA multiagente usando o framework AutoGen.
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    O que é AutoGen Hands-On?
    AutoGen Hands-On fornece um ambiente estruturado para aprender o uso do framework AutoGen através de exemplos práticos em Python. Orienta os usuários a clonar o repositório, instalar dependências e configurar chaves de API para implantar configurações multiagente. Cada script demonstra funcionalidades-chave, como definir papéis de agentes, memória de sessões, roteamento de mensagens e padrões de orquestração de tarefas. O código inclui logs, tratamento de erros e hooks extensíveis que permitem personalizar o comportamento dos agentes e a integração com serviços externos. Os usuários ganham experiência prática na construção de fluxos de trabalho colaborativos de IA, onde múltiplos agentes interagem para completar tarefas complexas, de chatbots de suporte ao cliente a pipelines automatizadas de processamento de dados. O tutorial promove as melhores práticas de coordenação multiagente e desenvolvimento de IA escalável.
    Recursos Principais do AutoGen Hands-On
    • Orquestração de multiagentes
    • Gerenciamento de conversas baseadas em papéis
    • Armazenamento de memória de sessões
    • Sistema de plugins extensível
    • Logging detalhado e tratamento de erros
  • MAGI é uma estrutura de agentes de IA modular de código aberto para integração dinâmica de ferramentas, gerenciamento de memória e planejamento de fluxos de trabalho multi-etapas.
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    O que é MAGI?
    MAGI (Inteligência Generativa de IA Modular) é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA. Oferece uma arquitetura de plug-ins para integração personalizada de ferramentas, módulos de memória persistente, planejamento em cadeia de pensamentos e orquestração em tempo real de fluxos de trabalho multilaterais. Os desenvolvedores podem registrar APIs externas ou scripts locais como ferramentas do agente, configurar backends de memória e definir políticas de tarefas. O design extensível do MAGI suporta tarefas síncronas e assíncronas, tornando-o ideal para chatbots, pipelines de automação e protótipos de pesquisa.
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