Ferramentas многоступенчатое reasoning para otimizar seu trabalho

Use soluções многоступенчатое reasoning que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

многоступенчатое reasoning

  • Um agente de IA minimalista em Python que usa o LLM da OpenAI para raciocínio de múltiplas etapas e execução de tarefas via LangChain.
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    O que é Minimalist Agent?
    O Minimalist Agent fornece uma estrutura básica para construir agentes de IA em Python. Aproveita as classes de agentes do LangChain e a API da OpenAI para realizar raciocínio de múltiplas etapas, selecionar ferramentas dinamicamente e executar funções. Você pode clonar o repositório, configurar sua chave API da OpenAI, definir ferramentas ou endpoints personalizados e rodar o script CLI para interagir com o agente. O design enfatiza clareza e extensibilidade, facilitando o estudo, modificação e extensão dos comportamentos principais do agente para experimentação ou ensino.
  • Uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes movidos por LLM com memória, integração de ferramentas e planejamento de tarefas em várias etapas.
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    O que é LLM-Agent?
    LLM-Agent é uma estrutura leve e extensível para construir agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ela fornece abstrações para memória de conversação, modelos de prompt dinâmicos e integração contínua de ferramentas ou APIs personalizadas. Os desenvolvedores podem orquestrar processos de raciocínio de múltiplas etapas, manter o estado entre interações e automatizar tarefas complexas, como recuperação de dados, geração de relatórios e suporte à decisão. Combinando gerenciamento de memória, uso de ferramentas e planejamento, o LLM-Agent facilita o desenvolvimento de agentes inteligentes orientados a tarefas em Python.
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