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可定制代理

  • Practical AI Agents

    Um repositório de receitas de código que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA autônomos com integração de ferramentas, memória e orquestração de tarefas.
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    O que é Practical AI Agents?
    Practical AI Agents fornece aos desenvolvedores uma estrutura abrangente e exemplos prontos para construir agentes autônomos impulsionados por grandes modelos de linguagem. Demonstra como integrar ferramentas de API (por exemplo, navegadores web, bancos de dados, funções personalizadas), implementar memória ao estilo RAG, gerenciar o contexto da conversa e realizar planejamento dinâmico. Você pode adaptar exemplos para chatbots, assistentes de análise de dados, scripts de automação de tarefas ou ferramentas de pesquisa. O repositório inclui notebooks, Dockerfiles e arquivos de configuração para facilitar a configuração e implantação em diferentes ambientes.
    Recursos Principais do Practical AI Agents
    • Modelos de agentes pré-construídos (QA, navegador, execução de código)
    • Camadas de memória modulares (em memória, loja vetorial, RAG)
    • Integração de ferramentas para APIs, navegação web, bancos de dados
    • Planejamento dinâmico e fluxos de trabalho de múltiplas etapas
    • Suporte a notebooks e Docker para reprodutibilidade

  • AI Agent Setup

    AI Agent Setup é uma caixa de ferramentas de código aberto para configurar, prototipar e implantar agentes de IA personalizados usando Python e LangChain.
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    O que é AI Agent Setup?
    AI Agent Setup fornece uma estrutura abrangente para construir agentes inteligentes que podem entender, raciocinar e agir de acordo com as instruções do usuário. Em seu núcleo, oferece pacotes Python modulares que podem ser usados para montar agentes com modelos de prompt personalizados, execução de cadeias de múltiplas etapas e recursos de memória alimentados por bancos de dados vetoriais como FAISS ou Chroma. Os desenvolvedores podem conectar-se a vários provedores de LLM, incluindo OpenAI, Hugging Face e modelos Llama locais, definindo fluxos de trabalho de agentes sob medida para tarefas como recuperação de informações, pesquisa automatizada, suporte ao cliente ou automação de processos. Scripts de configuração de ambiente simplificam a gestão de chaves API e instalação de dependências, enquanto exemplos de modelos demonstram melhores práticas. Quer esteja criando um protótipo de assistente conversacional ou implantando um trabalhador digital autônomo, AI Agent Setup agiliza o processo com componentes flexíveis e extensíveis.

  • demo_smolagents

    Uma demonstração do GitHub apresentando SmolAgents, uma estrutura leve de Python para orquestrar fluxos de trabalho multiagentes alimentados por LLM com integração de ferramentas.
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    O que é demo_smolagents?
    demo_smolagents é uma implementação de referência do SmolAgents, uma microestrutura baseada em Python para criar agentes de IA autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Este demo inclui exemplos de como configurar agentes individuais com conjuntos específicos de ferramentas, estabelecer canais de comunicação entre os agentes e gerenciar transferências de tarefas de forma dinâmica. Ele mostra integração com LLM, invoke de ferramentas, gerenciamento de prompts e padrões de orquestração de agentes para construir sistemas multiagentes capazes de realizar ações coordenadas com base na entrada do usuário e resultados intermediários.
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