HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.

Este projeto demonstra uma estrutura abrangente para criar agentes de IA aprimorados por recuperação usando LlamaIndex. Orienta os desenvolvedores por todo o fluxo de trabalho, começando com ingestão de documentos e criação de armazenamento vetorial, seguido pela definição de um ciclo de agente personalizado para perguntas e respostas contextuais. Aproveitando as poderosas capacidades de indexação e recuperação do LlamaIndex, os usuários podem integrar qualquer modelo de linguagem compatível com OpenAI, personalizar modelos de prompt e gerenciar fluxos de conversação via interface CLI. A arquitetura modular suporta vários conectores de dados, extensões de plugins e customização dinâmica de respostas, possibilitando prototipagem rápida de assistentes de conhecimento de nível empresarial, chatbots interativos e ferramentas de pesquisa. Esta solução agiliza a construção de agentes de IA específicos de domínio em Python, garantindo escalabilidade, flexibilidade e fácil integração.

Local LLM com Chamada de Função possibilita que desenvolvedores criem agentes de IA que operam totalmente na infraestrutura local, eliminando preocupações de privacidade de dados e dependências de nuvem. A estrutura inclui código de exemplo para integrar LLMs locais como LLaMA, GPT4All, ou outros modelos de peso aberto, além de demonstrar como configurar esquemas de funções que o modelo pode invocar para realizar tarefas como busca de dados, execução de comandos shell ou interação com APIs. Os usuários podem expandir o design definindo endpoints de funções personalizados, ajustando prompts e lidando com respostas de funções. Essa solução leve simplifica o processo de construção de assistentes de IA offline, chatbots e ferramentas de automação para uma ampla variedade de aplicações.