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遙測分析

  • ROSA é a estrutura de autonomia de código aberto do NASA JPL que usa planejamento de IA para gerar e executar sequências de comandos de robô de forma autônoma.
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    O que é ROSA (Rover Sequencing & Autonomy)?
    ROSA (Sequenciamento e Autonomia de Robôs) é uma estrutura completa de autonomia desenvolvida pelo Jet Propulsion Laboratory do NASA para robótica espacial. Apresenta um planejador de IA modular, escalonador consciente de restrições e simuladores integrados que produzem sequências de comandos validadas para operações de robôs. Os usuários podem definir objetivos de missão, restrições de recursos e regras de segurança; ROSA gerará planos de execução ótimos, detectará conflitos e apoiará o replanejamento rápido em resposta a eventos inesperados. Sua arquitetura de plugins permite integração com sensores personalizados, atuadores e ferramentas de análise de telemetria, facilitando autonomia de missão de ponta a ponta para exploração planetária.
    Recursos Principais do ROSA (Rover Sequencing & Autonomy)
    • Planejamento de missão com IA e otimização
    • Agendamento baseado em restrições
    • Simulador de sequência de comandos integrado
    • Detecção automática de conflitos e replanejamento
    • Arquitetura modular de plugins
  • Estrutura que permite aos desenvolvedores criar agentes de IA autônomos que interagem com APIs, gerenciam fluxos de trabalho e resolvem tarefas complexas.
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    O que é Azure AI Agent SDK?
    O SDK Azure AI Agent é uma estrutura abrangente que permite aos desenvolvedores criar agentes inteligentes e autônomos capazes de executar tarefas complexas. Oferece uma arquitetura modular que inclui planejadores, executores e componentes de memória que trabalham juntos para avaliar intenções do usuário, planejar ações, invocar APIs externas ou ferramentas personalizadas e armazenar o estado de forma persistente. O SDK suporta integração com vários LLMs, permitindo conversas contextualizadas e tomada de decisão. Com telemetria embutida e conectores de serviços Azure, os agentes podem lidar com recuperação de erros, escalar em ambientes cloud e manter interações seguras. A prototipagem rápida é facilitada por meio de templates CLI e habilidades pré-construídas, permitindo às equipes implantar trabalhadores digitais que automatizam fluxos, aprimoram suporte ao cliente ou realizam análises de dados de forma independente.
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