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Raisonnement en Plusieurs Étapes

  • Uma estrutura Python para construir pipelines de raciocínio de múltiplos passos e fluxos de trabalho semelhantes a agentes com grandes modelos de linguagem.
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    O que é enhance_llm?
    enhance_llm fornece uma estrutura modular para orquestrar chamadas a modelos de linguagem grande em sequências definidas, permitindo que desenvolvedores encadeiem prompts, integrem ferramentas externas ou APIs, gerenciem o contexto de conversa e implementem lógica condicional. Suporta múltiplos provedores de LLM, templates de prompt personalizados, execução assíncrona, tratamento de erros e gerenciamento de memória. Ao abstrair a rotina de interação com LLM, enhance_llm agiliza o desenvolvimento de aplicações semelhantes a agentes — como assistentes automatizados, bots de processamento de dados e sistemas de raciocínio de múltiplos passos — facilitando a construção, depuração e extensão de fluxos de trabalho sofisticados.
    Recursos Principais do enhance_llm
    • Encadeamento de prompts de múltiplos passos
    • Integração de ferramentas e APIs
    • Gerenciamento de contexto e memória
    • Lógica condicional e ramificações
    • Execução assíncrona
    • Tratamento de erros e reintentos
  • Uma estrutura modular Node.js que converte LLMs em agentes de IA personalizáveis, coordenando plugins, chamadas de ferramenta e fluxos de trabalho complexos.
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    O que é EspressoAI?
    EspressoAI fornece aos desenvolvedores um ambiente estruturado para projetar, configurar e implantar agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ele suporta registro e invocação de ferramentas dentro dos fluxos de trabalho do agente, gerencia o contexto de conversa via módulos de memória embutidos e permite o encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar APIs externas, plugins personalizados e lógica condicional para ajustar o comportamento do agente. O design modular da estrutura garante extensibilidade, permitindo às equipes trocar componentes, adicionar novas capacidades ou adaptar-se a LLMs proprietários sem reescrever a lógica central.
  • O NaturalAgents é uma estrutura em Python que permite aos desenvolvedores criar agentes de IA com memória, planejamento e integração de ferramentas usando LLMs.
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    O que é NaturalAgents?
    O NaturalAgents é uma biblioteca de Python de código aberto projetada para facilitar a criação e implantação de agentes alimentados por LLMs. Fornece módulos para gerenciamento de memória, rastreamento de contexto e integração de ferramentas, permitindo que os agentes armazenem e recuperem informações durante sessões longas. Um planejador hierárquico orquestra raciocínios e ações de várias etapas, enquanto um sistema de extensão suporta plugins personalizados e chamadas a APIs externas. Logs integrados e análises permitem que os desenvolvedores monitorem o desempenho do agente e depurem problemas de fluxo de trabalho. O NaturalAgents também suporta execução síncrona e assíncrona, tornando-o flexível para usos interativos e pipelines automatizadas.
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