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可擴展代碼庫

  • Customer Service Agent with Autogen Streamlit

    Agente de atendimento ao cliente alimentado por IA construído com OpenAI Autogen e Streamlit para suporte automatizado, interativo e resolução de consultas.
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    O que é Customer Service Agent with Autogen Streamlit?
    Este projeto exibe um agente de IA de atendimento ao cliente totalmente funcional que aproveita a estrutura Autogen da OpenAI e uma interface front-end Streamlit. Ele direciona as consultas do usuário através de um pipeline de agente personalizável, mantém o contexto da conversa e gera respostas precisas e contextualmente conscientes. Desenvolvedores podem facilmente clonar o repositório, definir sua chave API OpenAI e iniciar uma interface web para testar ou estender as funcionalidades do bot. A base de código inclui pontos claros de configuração para design de prompts, manuseio de respostas e integração com serviços externos, tornando-se um ponto de partida versátil para construir chatbots de suporte, automações de helpdesk ou assistentes internos de Q&A.
    Recursos Principais do Customer Service Agent with Autogen Streamlit
    • Integração com OpenAI Autogen para orquestração do agente
    • Interface web interativa baseada em Streamlit
    • Gerenciamento dinâmico de contexto e estado
    • Modelos de prompt e manipuladores personalizáveis
    • Implantação e testes locais fáceis
    • Pontos de integração back-end extensíveis

  • MADDPG-Keras

    Uma implementação baseada em Keras do Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient para aprendizado por reforço multiagente cooperativo e competitivo.
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    O que é MADDPG-Keras?
    MADDPG-Keras oferece uma estrutura completa para pesquisa em aprendizado por reforço multiagente ao implementar o algoritmo MADDPG em Keras. Suporta espaços de ação contínuos, múltiplos agentes e ambientes padrão do OpenAI Gym. Pesquisadores e desenvolvedores podem configurar arquiteturas de redes neurais, hiperparâmetros de treinamento e funções de recompensa, iniciando experimentos com registros integrados e checkpointing de modelos para acelerar o aprendizado de políticas multiagente e benchmarking.

  • Agents-Deep-Research

    Agents-Deep-Research é uma estrutura para desenvolver agentes de IA autônomos que planejam, agem e aprendem usando LLMs.
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    O que é Agents-Deep-Research?
    Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.
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