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可自訂的代理

  • Um interpretador baseado em Java para AgentSpeak(L), permitindo que os desenvolvedores criem, executem e gerenciem agentes inteligentes habilitados para BDI.
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    O que é AgentSpeak?
    AgentSpeak é uma implementação de código aberto, baseada em Java, da linguagem de programação AgentSpeak(L), projetada para facilitar a criação e gestão de agentes autônomos BDI (Crença-Desejo-Intenção). Ela possui um ambiente de tempo de execução que analisa o código AgentSpeak(L), mantém as bases de crenças dos agentes, dispara eventos e seleciona e executa planos com base nas crenças e metas atuais. O interpretador suporta execução concorrente de agentes, atualizações dinâmicas de planos e semânticas personalizáveis. Com uma arquitetura modular, os programadores podem estender componentes principais, como seleção de planos e revisão de crenças. AgentSpeak permite que pesquisadores e profissionais de indústria prototypes, simulem e implantem agentes inteligentes em simulações, sistemas IoT e cenários multiagente.
  • Estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA personalizáveis com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é Real-Agents?
    O Real-Agents foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes alimentados por IA capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Construído em Python e compatível com os principais modelos de linguagem de grande porte, a estrutura apresenta um design modular composto por componentes centrais para compreensão de linguagem, raciocínio, armazenamento de memória e execução de ferramentas. Os desenvolvedores podem integrar rapidamente serviços externos como APIs web, bancos de dados e funções personalizadas para estender as capacidades do agente. O Real-Agents suporta mecanismos de memória para reter o contexto entre interações, permitindo conversas de múltiplas etapas e fluxos de trabalho de longa duração. A plataforma também inclui utilitários para registro, depuração e escalonamento de agentes em ambientes de produção. Ao abstrair detalhes de baixo nível, o Real-Agents agiliza o ciclo de desenvolvimento, permitindo às equipes focar na lógica específica das tarefas e entregar soluções automatizadas poderosas.
  • AiChat fornece agentes de chat IA personalizáveis com configuração de prompt baseada em papéis, conversas multi-turno e integração de plugins.
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    O que é AiChat?
    AiChat oferece uma caixa de ferramentas versátil para criar agentes de chat inteligentes, fornecendo gerenciamento de prompts baseado em papéis, manipulação de memória e capacidades de resposta em streaming. Os usuários podem configurar múltiplos papéis de conversa, como sistema, assistente e usuário, para moldar o contexto e comportamento do diálogo. A plataforma suporta integrações de plugins para APIs externas, recuperação de dados ou lógica personalizada, permitindo uma expansão fluida de funcionalidades. O design modular do AiChat possibilita trocar facilmente modelos de linguagem e configurar laços de retroalimentação para refinar respostas. Recursos de memória embutidos proporcionam persistência de contexto entre sessões, enquanto suporte de API em streaming garante interações de baixa latência. Desenvolvedores se beneficiam de documentação clara e projetos de exemplo para acelerar o deployment de chatbots em ambientes web, desktop ou servidores.
  • Uma plataforma sem código para projetar, treinar e implantar agentes de IA com memória de longo prazo e integrações multicanal.
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    O que é Strands Agents?
    Strands Agents fornece um ambiente full-stack para criar assistentes inteligentes. Os usuários podem definir fluxos de conversação, gerenciar bancos de conhecimento, configurar configurações de memória e integrar com webhooks ou APIs externas. A plataforma oferece análises para medir desempenho, ferramentas de colaboração em equipe para controle de versão e implantação perfeita em chat na web, mobile ou widgets embutidos. Nenhum conhecimento de codificação é necessário—personalize comportamentos via um editor visual e escale os agentes para lidar com grandes volumes de consultas.
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