Estrutura de Python de código aberto que permite agentes de IA autônomos planejarem, executarem e aprenderem tarefas via integração com LLM e memória persistente.
AI-Agents fornece uma plataforma flexível e modular para criar agentes autônomos alimentados por IA. Os desenvolvedores podem definir objetivos do agente, encadear tarefas e incorporar módulos de memória para armazenar e recuperar informações contextuais entre sessões. A estrutura suporta integração com principais LLMs via chaves de API, permitindo que agentes gerem, avaliem e revisem resultados. O suporte a ferramentas e plugins personalizáveis permite que os agentes interajam com serviços externos, como raspagem de sites, consultas a bancos de dados e ferramentas de relatório. Através de abstrações claras para planejamento, execução e ciclos de feedback, AI-Agents acelera a prototipagem e implantação de fluxos de trabalho de automação inteligente.
Recursos Principais do AI-Agents
Integração com LLMs do OpenAI e outros provedores
Motor de planejamento e execução autônico de tarefas
Armazenamento de memória persistente entre sessões
ANAC-agents fornece agentes automatizados de negociação pré-construídos para negociações bilaterais de múltiplas questões sob o framework de competição ANAC.
ANAC-agents é um framework baseado em Python que centraliza múltiplas implementações de agentes de negociação para a Competição de Agentes de Negociação Automatizada (ANAC). Cada agente no repositório incorpora estratégias distintas de modelagem de utilidade, geração de propostas, táticas de concessão e critérios de aceitação, facilitando estudos comparativos e prototipagem rápida. Usuários podem definir domínios de negociação com questões personalizadas e perfis de preferência, então simular negociações bilaterais ou competições no estilo torneio entre agentes. O kit inclui scripts de configuração, métricas de avaliação e utilitários de registro para analisar dinâmicas de negociação. Pesquisadores e desenvolvedores podem estender agentes existentes, testar algoritmos inovadores ou integrar módulos de aprendizagem externos, acelerando a inovação em barganha automatizada e tomada de decisão estratégica sob informações incompletas.