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多階段計畫

  • Uma estrutura Python de código aberto que fornece agentes LLM rápidos com memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas.
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    O que é Fast-LLM-Agent-MCP?
    Fast-LLM-Agent-MCP é uma estrutura Python leve e de código aberto para construir agentes de IA que combinam gerenciamento de memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas. Desenvolvedores podem integrá-lo com OpenAI, Azure OpenAI, Llama local e outros modelos para manter o contexto de conversa, gerar traços estruturados de raciocínio e decompor tarefas complexas em subtarefas executáveis. Seu design modular permite integração de ferramentas personalizadas e armazenamento de memória, tornando-o ideal para aplicações como assistentes virtuais, sistemas de suporte à decisão e bots de suporte ao cliente automatizados.
    Recursos Principais do Fast-LLM-Agent-MCP
    • Gerenciamento de memória persistente
    • Raciocínio em cadeia
    • Planejamento automatizado de múltiplas etapas
    • Integração independente de modelo
    • Registro de ferramentas personalizadas
  • Minerva é uma estrutura de agente de IA em Python que permite fluxos de trabalho autônomos de múltiplas etapas com planejamento, integração de ferramentas e suporte de memória.
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    O que é Minerva?
    Minerva é uma estrutura de agente de IA extensível projetada para automatizar fluxos de trabalho complexos usando grandes modelos de linguagem. Desenvolvedores podem integrar ferramentas externas — como busca na web, chamadas de API ou processadores de arquivos — definir estratégias de planejamento personalizadas e gerenciar memória conversacional ou persistente. Minerva suporta execução de tarefas síncrona e assíncrona, registro configurável e uma arquitetura de plugins, facilitando a prototype, teste e implantação de agentes inteligentes capazes de raciocínio, planejamento e uso de ferramentas em cenários do mundo real.
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