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  • AI_RAG é uma estrutura de código aberto que permite que agentes de IA realizem geração aprimorada por recuperação usando fontes de conhecimento externas.
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    O que é AI_RAG?
    AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.
    Recursos Principais do AI_RAG
    • Integração com banco de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, Weaviate)
    • Suporte a modelos de incorporação (OpenAI, Hugging Face, etc.)
    • Orquestração de LLM para geração de respostas
    • Pipeline modular de recuperação e geração
    • Conectores personalizados para novas fontes de dados
  • FlyingAgent é uma estrutura Python que permite aos desenvolvedores criar agentes AI autônomos que planejam e executam tarefas usando LLMs.
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    O que é FlyingAgent?
    FlyingAgent fornece uma arquitetura modular que aproveita grandes modelos de linguagem para simular agentes autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações em diversos domínios. Os agentes mantêm uma memória interna para retenção de contexto e podem integrar kits de ferramentas externas para tarefas como navegação na web, análise de dados ou chamadas de API de terceiros. A estrutura suporta coordenação multiagente, extensões baseadas em plugins e políticas de decisão personalizáveis. Com seu design aberto, os desenvolvedores podem adaptar backends de memória, integrações de ferramentas e gerenciadores de tarefas, possibilitando aplicações em automação de suporte ao cliente, assistência à pesquisa, pipelines de geração de conteúdo e orquestração de força de trabalho digital.
  • Um framework leve em JavaScript para construir agentes de IA com gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
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    O que é Tongui Agent?
    Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.
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