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журналирование сессий

  • NaturalAgents

    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.
    Recursos Principais do NaturalAgents
    • Módulos de gerenciamento de memória
    • Framework de integração de ferramentas
    • Motor de planejamento hierárquico
    • Rastreamento e recuperação de contexto
    • Sistema de plugins e extensões
    • Manipulação de tarefas assíncronas
    • Registro de sessões e análises
    Prós e Contras do NaturalAgents

    Contras

    Prós

    Nenhum código necessário, permitindo a criação fácil de agentes.
    Uso de inglês simples para construir agentes.
    Recursos colaborativos para salvar e reutilizar receitas de agentes.
    Editor simples e intuitivo no estilo Notion.

  • TDD-GPT-Agent

    Uma agente de IA automatizando o desenvolvimento orientado por testes: ela gera testes, códigos de implementação e executa iterações com modelos GPT.
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    O que é TDD-GPT-Agent?
    TDD-GPT-Agent integra os modelos GPT-4 ou GPT-3.5 da OpenAI em uma CLI baseada em Python para conduzir um ciclo totalmente automatizado de desenvolvimento orientado por testes. Dada a especificação de uma função pelo desenvolvedor, ela gera arquivos de teste pytest, executa testes localmente, analisa falhas e produz código de implementação para satisfazer asserções. Repite o ciclo até que todos os testes passem. Configurado via arquivo YAML, o agente suporta personalização de prompts, registro de sessões, integração com Git e pode ser incorporado em pipelines CI/CD para garantia contínua de qualidade. Este fluxo de trabalho orientado por IA acelera o desenvolvimento, melhora a cobertura e reforça códigos confiáveis.
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