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多代理工作流程

  • 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

  • ByteChef

    Uma estrutura de agente de IA extensível para projetar, testar e implantar fluxos de trabalho multiagentes com habilidades personalizadas.
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    O que é ByteChef?
    ByteChef oferece uma arquitetura modular para construir, testar e implantar agentes de IA. Os desenvolvedores definem perfis de agentes, anexam plugins de habilidades personalizadas e orquestram fluxos de trabalho multiagentes através de um IDE web visual ou SDK. Integra-se com principais provedores de LLM (OpenAI, Cohere, modelos self-hosted) e APIs externas. Ferramentas integradas de depuração, registro e observabilidade facilitam a iteração. Os projetos podem ser implantados como serviços Docker ou funções serverless, possibilitando agentes de IA escaláveis e prontos para produção para suporte ao cliente, análise de dados e automação.
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