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多步驟規劃

  • AIAgentWorkshop é uma estrutura baseada em Python que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA autônomos que planejam e executam tarefas via ferramentas integradas.
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    O que é AIAgentWorkshop?
    AIAgentWorkshop é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir agentes de IA autônomos capazes de planejar, tomar decisões e usar ferramentas. Inclui exemplos de integração com busca na web, gerenciamento de arquivos e comandos do sistema, junto com módulos simples de memória e raciocínio. Os desenvolvedores podem seguir exercícios guiados para criar agentes que interpretam os objetivos do usuário, geram planos de múltiplas etapas, executam tarefas em diferentes ferramentas e mantêm o contexto. Sua arquitetura modular facilita a troca ou expansão de ferramentas e encadeamento de ações do agente para fluxos de trabalho complexos, transformando conceitos de pesquisa em IA em protótipos operacionais.
    Recursos Principais do AIAgentWorkshop
    • Planejamento e tomada de decisão do agente
    • Integrações de ferramenta (busca web, shell, sistema de arquivos)
    • Módulos de memória contextual
    • Encadeamento modular de fluxos de trabalho
  • Uma estrutura Python de código aberto para construir agentes conversacionais alimentados por LLM com integração de ferramentas, gerenciamento de memória e estratégias personalizáveis.
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    O que é ChatAgent?
    ChatAgent permite que os desenvolvedores construam e implantem rapidamente chatbots inteligentes oferecendo uma arquitetura extensível com módulos principais para manipulação de memória, encadeamento de ferramentas e orquestração de estratégias. Ele se integra perfeitamente a provedores populares de LLM, permitindo que você defina ferramentas personalizadas para chamadas de API, consultas a banco de dados ou operações de arquivo. A estrutura suporta planejamento de múltiplas etapas, tomada de decisão dinâmica e recuperação de memória baseada em contexto, garantindo interações coerentes em conversas prolongadas. Seu sistema de plugins e pipelines orientados por configuração facilitam a personalização e experimentação, enquanto logs estruturados e métricas ajudam a monitorar o desempenho e resolver problemas em implantações de produção.
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