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Ferramentas пользовательские политики para todas as ocasiões

Obtenha soluções пользовательские политики flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

пользовательские политики

  • dead-simple-self-learning

    Auto-aprendizado simples é uma biblioteca Python de APIs simples para construir, treinar e avaliar agentes de aprendizado por reforço.
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    O que é dead-simple-self-learning?
    Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.
    Recursos Principais do dead-simple-self-learning
    • Wrappers simples para ambientes
    • Definições de política e modelo
    • Replay de experiência e buffers
    • Loops de treinamento flexíveis
    • Registro e checkpoints integrados
    Prós e Contras do dead-simple-self-learning

    Contras

    Atualmente, a camada de seleção de feedback suporta apenas OpenAI
    Nenhuma informação de preço disponível pois é uma biblioteca open-source
    Suporte ou informações limitadas sobre escalabilidade para conjuntos de dados muito grandes

    Prós

    Permite que agentes LLM se auto-melhorarem sem o custo de re-treinamento do modelo
    Suporta múltiplos modelos de embedding (OpenAI, HuggingFace)
    Armazenamento local prioritário usando arquivos JSON, sem necessidade de banco de dados externo
    Suporte a API assíncrona e síncrona para melhor desempenho
    Independente de framework; funciona com qualquer provedor LLM
    API simples com métodos fáceis para melhorar prompts e salvar feedback
    Exemplos de integração com frameworks populares como LangChain e Agno
    Licença open-source MIT

  • Whiz

    Whiz é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que permite construir assistentes conversacionais baseados em GPT com memória, planejamento e integrações de ferramentas.
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    O que é Whiz?
    Whiz foi projetado para oferecer uma base robusta para o desenvolvimento de agentes inteligentes capazes de realizar fluxos de trabalho conversacionais e orientados a tarefas complexas. Usando Whiz, os desenvolvedores definem "ferramentas" — funções em Python ou APIs externas — que o agente pode invocar ao processar consultas do usuário. Um módulo de memória integrado captura e recupera o contexto da conversa, permitindo interações coerentes de múltiplos turnos. Um motor de planejamento dinâmico decompoe objetivos em passos acionáveis, enquanto uma interface flexível permite injetar políticas personalizadas, registros de ferramentas e backends de memória. Whiz suporta busca semântica baseada em embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoria e execução assíncrona para escalabilidade. Totalmente de código aberto, Whiz pode ser implantado em qualquer lugar que rode Python, permitindo prototipagem rápida de bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou agentes especializados em domínio com pouco código boilerplate.
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