Ferramentas testes de agentes para todas as ocasiões

Obtenha soluções testes de agentes flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

testes de agentes

  • Uma estrutura de CLI Python para criar aplicações de agentes de IA personalizáveis com memória integrada, ferramentas e integração de UI.
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    O que é AgenticAppBuilder?
    AgenticAppBuilder acelera o desenvolvimento de agentes de IA fornecendo um comando CLI para criar aplicações prontas para produção. Configura as definições do modelo de linguagem, backends de memória, integrações de ferramentas e uma interface de usuário, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica personalizada do agente. A arquitetura modular suporta extensibilidade de combinações de ferramentas, gerenciamento de chaves de API de forma transparente e scripts de implantação para ambientes locais ou na nuvem, reduzindo a quantidade de código repetitivo e acelerando prototipagem.
    Recursos Principais do AgenticAppBuilder
    • Estrutura de projeto baseada em CLI
    • Integração pré-configurada de LLM e memória
    • Gestão de cadeia de ferramentas personalizada
    • Geração de UI web inicial
    • Suporte a scripts de implantação
  • Agents-Deep-Research é uma estrutura para desenvolver agentes de IA autônomos que planejam, agem e aprendem usando LLMs.
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    O que é Agents-Deep-Research?
    Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.
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