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  • ThreeAgents é uma estrutura Python que orquestra interações entre agentes de IA de sistema, assistente e usuário via OpenAI.
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    O que é ThreeAgents?
    ThreeAgents é construído em Python, aproveitando a API de conclusões de chat da OpenAI para instanciar múltiplos agentes de IA com papéis distintos (sistema, assistente, usuário). Fornece abstrações para prompts de agentes, manipulação de mensagens baseada em papéis e gerenciamento de memória de contexto. Desenvolvedores podem definir templates de prompt personalizados, configurar personalidades de agentes e encadear interações para simular diálogos realistas ou fluxos de trabalho orientados por tarefas. A estrutura lida com passagem de mensagens, gerenciamento de janela de contexto e registro, permitindo experimentos em tomada de decisão colaborativa ou decomposição hierárquica de tarefas. Com suporte para variáveis de ambiente e agentes modulares, o ThreeAgents permite troca perfeita entre backends LLM do OpenAI e locais, facilitando a prototipagem rápida de sistemas de IA multi-agente. Vem com scripts de exemplo e suporte a Docker para configuração rápida.
    Recursos Principais do ThreeAgents
    • Orquestração de múltiplos agentes
    • Prompt baseado em papéis
    • Gerenciamento de memória
    • Integração LLM
    • Log e análise
    • Suporte a Docker
    • Personalidades de agentes configuráveis
  • Uma estrutura baseada em Python que orquestra interações dinâmicas de agentes de IA com papéis personalizáveis, passagem de mensagens e coordenação de tarefas.
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    O que é Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction oferece um ambiente flexível para projetar, configurar e executar sistemas compostos por múltiplos agentes de IA autônomos. Cada agente pode receber papéis, objetivos e protocolos de comunicação específicos. A estrutura gerencia a passagem de mensagens, o contexto da conversa e interações sequenciais ou paralelas. Ela suporta integração com OpenAI GPT, outras APIs de LLM e módulos personalizados. Os usuários definem cenários via YAML ou scripts Python, especificando detalhes do agente, etapas do fluxo de trabalho e critérios de parada. O sistema registra todas as interações para depuração e análise, permitindo controle detalhado sobre os comportamentos dos agentes para experimentos em colaboração, negociação, tomada de decisão e resolução de problemas complexos.
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