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平行執行

  • Um orquestrador de agentes de IA baseado em Python que supervisiona as interações entre múltiplos agentes autônomos para execução coordenada de tarefas e gerenciamento dinâmico de fluxos de trabalho.
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    O que é Agent Supervisor Example?
    O repositório Agent Supervisor Demonstrates mostra como orquestrar vários agentes de IA autônomos em um fluxo de trabalho coordenado. Escrito em Python, define uma classe Supervisor para distribuir tarefas, monitorar o status dos agentes, lidar com falhas e agregar respostas. Você pode estender as classes base de agentes, conectar diferentes APIs de modelos e configurar políticas de agendamento. Ele registra atividades para auditoria, suporta execução paralela e oferece um design modular para fácil personalização e integração em sistemas maiores de IA.
    Recursos Principais do Agent Supervisor Example
    • Orquestração multi-agente
    • Programação dinâmica de tarefas
    • Monitoramento de erros e tentativas de re-execução
    • Registro centralizado e auditoria
    • Integração modular de agentes
  • OpenAI Swarm orquestra múltiplas instâncias de agentes AI para colaborar na geração, avaliação e votação de soluções ótimas.
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    O que é OpenAI Swarm?
    OpenAI Swarm é uma biblioteca versátil de orquestra que permite execução paralela e tomada de decisão baseada em consenso entre múltiplos agentes AI. Ela transmite tarefas para instâncias de modelos independentes, agrega suas saídas e aplica esquemas configuráveis de votação ou classificação para selecionar o resultado com maior pontuação. Desenvolvedores podem ajustar o número de agentes, limiares de votação e combinações de modelos para melhorar confiabilidade, mitigar vieses individuais e refinar a qualidade das soluções. Swarm suporta encadeamento de respostas, laços de feedback iterativos e registros detalhados de raciocínio para auditoria, aprimorando desempenho em tarefas de sumarização, classificação, geração de código e raciocínio complexo com inteligência coletiva.
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