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可観測性

  • Playbooks AI

    Playbooks AI é uma estrutura de código baixo de código aberto para projetar, implantar e gerenciar agentes de IA personalizados com fluxos de trabalho modulares.
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    O que é Playbooks AI?
    Playbooks AI é uma estrutura de desenvolvimento para construir agentes de IA por meio de uma DSL de playbook declarativa. Permite integração com vários LLMs, ferramentas personalizadas e armazenamentos de memória. Com uma CLI e uma interface web, os usuários podem definir o comportamento do agente, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e monitorar a execução. Recursos incluem roteamento de ferramentas, memória com estado, controle de versão, análises e colaboração multi-agente, facilitando a prototipagem e a implantação de assistentes de IA prontos para produção.
    Recursos Principais do Playbooks AI
    • DSL de playbook declarativo para fluxos de trabalho de agentes
    • Armazenamentos de memória modulares para interações com estado
    • Integração personalizada de ferramentas e API
    • Orquestração e roteamento de múltiplos agentes
    • Interfaces CLI e web UI
    • Observabilidade e análises embutidas
    • Controle de versão e suporte a registros
    • Marketplace de plugins para extensões
    Prós e Contras do Playbooks AI

    Contras

    Prós

    Suporta programação em linguagem natural com uma linguagem semelhante ao inglês
    Integra perfeitamente fluxos de trabalho em linguagem natural com Python
    Arquitetura nativa de sistema multiagente para comunicação de agentes
    Programação orientada a eventos com gatilhos dinâmicos
    Forte observabilidade de execução com execução verificável e auditável
    Gerenciamento de estado e artefatos para manipulação persistente de dados

  • Tongui Agent

    Um framework leve em JavaScript para construir agentes de IA com gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
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    O que é Tongui Agent?
    Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.
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