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Ferramentas transições de estado para todas as ocasiões

Obtenha soluções transições de estado flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

transições de estado

  • Agent Transparency Tool

    Um conjunto de ferramentas baseado em Python que permite aos desenvolvedores monitorar, registrar, rastrear e visualizar a transparência na tomada de decisões de agentes de IA ao longo dos fluxos de trabalho.
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    O que é Agent Transparency Tool?
    Agent Transparency Tool oferece uma estrutura abrangente para instrumentar agentes de IA com recursos de transparência. Fornece interfaces de registro para registrar transições de estado e decisões, módulos para calcular métricas-chave de transparência (por exemplo, escores de confiança, linhagem de decisão) e painéis de visualização para explorar o comportamento do agente ao longo do tempo. Integra-se perfeitamente com frameworks populares de agentes, gera logs estruturados de transparência, suporta exportação em formatos JSON ou CSV e inclui utilitários para plotar curvas de transparência para auditoria e análise de desempenho. Este kit de ferramentas capacita equipes a identificar vieses, depurar fluxos de trabalho e demonstrar práticas responsáveis de IA.
    Recursos Principais do Agent Transparency Tool
    • APIs de registro padronizado para decisões de agentes
    • Módulos de cálculo de métricas de transparência
    • Painéis de visualização e utilitários de plotagem
    • Exportação para JSON/CSV para relatórios
    • Integração perfeita com frameworks de agentes populares

  • Robocorp LLM State Machine

    Uma biblioteca Python que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA robustos com máquinas de estado gerenciando fluxos de trabalho impulsionados por LLM.
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    O que é Robocorp LLM State Machine?
    LLM State Machine é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes de IA usando máquinas de estado explícitas. Os desenvolvedores definem estados como passos discretos — cada um invocando um grande modelo de linguagem ou lógica personalizada — e transições baseadas em saídas. Essa abordagem oferece clareza, manutenibilidade e manipulação robusta de erros para fluxos de trabalho multi-etapas alimentados por LLM, como processamento de documentos, bots conversacionais ou pipelines de automação.
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