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routage de messages

  • AgentMesh orquestra múltiplos agentes de IA em Python, permitindo fluxos de trabalho assíncronos e pipelines de tarefas especializadas usando uma rede mesh.
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    O que é AgentMesh?
    AgentMesh fornece uma infraestrutura modular para desenvolvedores criarem redes de agentes de IA, cada um focado em uma tarefa ou domínio específico. Os agentes podem ser descobertos e registrados dinamicamente em tempo de execução, trocar mensagens assíncronas e seguir regras de roteamento configuráveis. A estrutura lida com tentativas de reconexão, fallback e recuperação de erros, permitindo pipelines multi-agente para processamento de dados, suporte à decisão ou casos de uso conversacionais. Integra facilmente com modelos LLM existentes e modelos personalizados via uma interface de plugins simples.
    Recursos Principais do AgentMesh
    • Comunicação assíncrona entre agentes
    • Descoberta e registro dinâmico de agentes
    • Roteamento configurável e filtragem de mensagens
    • Mecanismos de tratamento de erros e tentativas
    • Suporte a plugins e extensões
    • Pipelines escaláveis de múltiplos agentes
  • uAgents fornece uma estrutura modular para construir agentes autônomos descentralizados de IA capazes de comunicação peer-to-peer, coordenação e aprendizagem.
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    O que é uAgents?
    uAgents é um framework modular em JavaScript que capacita desenvolvedores a construir agentes autônomos e descentralizados de IA capazes de descobrir pares, trocar mensagens, colaborar em tarefas e se adaptar através de aprendizagem. Os agentes comunicam-se por protocolos de gossip baseados em libp2p, registram capacidades via registros on-chain e negociam acordos de nível de serviço usando contratos inteligentes. A biblioteca principal gerencia eventos do ciclo de vida do agente, roteamento de mensagens e comportamentos extensíveis como aprendizagem por reforço e alocação de tarefas de mercado. Por meio de plugins personalizáveis, uAgents pode integrar-se com o ledger da Fetch.ai, APIs externas e redes de oráculos, permitindo que os agentes realizem ações no mundo real, obtenham dados e tomem decisões em ambientes distribuídos sem orquestração centralizada.
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