Ferramentas многоступенчатая обработка para todas as ocasiões

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многоступенчатая обработка

  • LLM-Agent é uma biblioteca Python para criar agentes baseados em LLM que integram ferramentas externas, executam ações e gerenciam fluxos de trabalho.
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    O que é LLM-Agent?
    O LLM-Agent fornece uma arquitetura estruturada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Inclui um kit de ferramentas para definir ferramentas personalizadas, módulos de memória para preservação de contexto e executores que orquestram cadeias complexas de ações. Os agentes podem chamar APIs, executar processos locais, consultar bancos de dados e gerenciar o estado de conversas. Modelos de prompt e hooks de plugins permitem ajuste fino do comportamento do agente. Projetado para extensibilidade, o LLM-Agent suporta adicionar novas interfaces de ferramentas, avaliadores personalizados e roteamento dinâmico de tarefas, possibilitando automação de pesquisa, análise de dados, geração de código e mais.
  • Um SDK de código aberto que permite aos desenvolvedores criar, orquestrar e implantar agentes de IA autônomos com integração personalizada de ferramentas.
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    O que é AgentUniverse?
    AgentUniverse fornece um SDK unificado em Python para projetar, orquestrar e executar agentes de IA autônomos. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, integrar ferramentas ou APIs externas, manter memória de conversação e sequenciar tarefas de múltiplas etapas. Suportando LangChain, plugins de ferramentas personalizados e ambientes de execução configuráveis, acelera o desenvolvimento e a implantação de agentes. Monitoramento e registro integrados permitem insights em tempo real, enquanto sua arquitetura modular permite fácil extensão com novas funcionalidades ou modelos de IA.
  • LionAGI é uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes de IA autônomos para orquestração de tarefas complexas e gerenciamento de cadeia de pensamentos.
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    O que é LionAGI?
    No seu núcleo, o LionAGI oferece uma arquitetura modular para definir e executar etapas de tarefas dependentes, dividindo problemas complexos em componentes lógicos que podem ser processados sequencial ou paralelamente. Cada etapa pode utilizar um prompt personalizado, armazenamento de memória e lógica de decisão para adaptar o comportamento com base nos resultados anteriores. Desenvolvedores podem integrar qualquer API LLM suportada ou modelo hospedado por si próprios, configurar espaços de observação e definir mapeamentos de ações para criar agentes que planejam, raciocinam e aprendem ao longo de múltiplos ciclos. Ferramentas integradas de registro, recuperação de erros e análise permitem monitoramento em tempo real e refinamento iterativo. Seja automatizando fluxos de trabalho de pesquisa, gerando relatórios ou orquestrando processos autônomos, o LionAGI acelera a entrega de agentes de IA inteligentes e adaptáveis com mínimo código boilerplate.
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