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開源軟件

  • ILLA Cloud é uma plataforma de baixo código de código aberto para construir aplicativos e ferramentas internas impulsionados por IA.
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    O que é ILLA Cloud 2.0?
    ILLA Cloud é uma plataforma de baixo código de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento de aplicativos empresariais. Utilizando uma interface visual de arrastar e soltar, os desenvolvedores podem rapidamente construir aplicativos impulsionados por IA, dashboards de dados, painéis administrativos e várias ferramentas internas. A plataforma tem como objetivo aumentar a produtividade, minimizando a codificação manual e fornecendo uma maneira integrada de aplicar recursos de IA. Se você está criando um CRM, CMS ou qualquer ferramenta interna personalizada, a ILLA Cloud fornece uma estrutura robusta para desenvolvimento e implantação rápida.
  • Uma estrutura de agente AI em Python de código aberto que permite a execução autônoma de tarefas guiadas por LLM com ferramentas personalizáveis e memória.
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    O que é OCO-Agent?
    OCO-Agent aproveita modelos de linguagem compatíveis com OpenAI para transformar prompts de linguagem simples em fluxos de trabalho acionáveis. Fornece um sistema de plugins flexível para integrar APIs externas, comandos shell e rotinas de processamento de dados. A estrutura mantém o histórico de conversas e o contexto na memória, possibilitando tarefas de longa duração com múltiplas etapas. Com interface CLI e suporte ao Docker, o OCO-Agent acelera a prototipagem e implantação de assistentes inteligentes para operações, análises e produtividade de desenvolvedores.
  • Gerencie e localize seu conteúdo de produto de forma contínua.
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    O que é Recontent.app?
    Recontent.app é uma solução de código aberto projetada para ajudar as equipes de produtos a gerenciar e localizar seu conteúdo de maneira eficiente. Integrando-se a ferramentas como Figma e GitHub, as equipes podem sincronizar o conteúdo do produto, colaborar nas traduções e utilizar sugestões impulsionadas por IA para garantir qualidade e consistência. A plataforma oferece um espaço de trabalho compartilhado onde designers, desenvolvedores, redatores UX e gerentes podem trabalhar juntos, fornecendo uma única fonte de verdade para o conteúdo do produto. Com uma variedade de opções de exportação e a capacidade de usar a plataforma ou hospedá-la por conta própria, Recontent.app dá às equipes a flexibilidade e o controle necessários para otimizar os fluxos de trabalho de conteúdo.
  • Uma estrutura baseada em Python que implementa algoritmos de formação de bandos para simulação multiagente, permitindo que agentes de IA coordenem-se e naveguem dinamicamente.
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    O que é Flocking Multi-Agent?
    Flocking Multi-Agent fornece uma biblioteca modular para simular agentes autônomos que exibem inteligência de enxame. Codifica comportamentos centrais de direção: coesão, separação e alinhamento, além de evasão de obstáculos e perseguição a objetivos dinâmicos. Usando Python e Pygame para visualização, a estrutura permite ajustar parâmetros como o raio dos vizinhos, velocidade máxima e força de giro. Suporta extensibilidade através de funções personalizadas de comportamento e ganchos de integração para plataformas robóticas ou motores de jogo. Ideal para experimentos em IA, robótica, desenvolvimento de jogos e pesquisa acadêmica, demonstrando como regras locais simples levam a formações globais complexas.
  • Uma estrutura de simulação baseada em agentes para coordenação de resposta à demanda em Usinas de Energia Virtuais usando JADE.
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    O que é JADE-DR-VPP?
    JADE-DR-VPP é um framework de código aberto em Java que implementa um sistema de múltiplos agentes para resposta à demanda (DR) em Usinas de Energia Virtuais (VPP). Cada agente representa uma carga ou unidade de geração flexível que se comunica via mensagens JADE. O sistema orquestra eventos de DR, agenda ajustes de carga e agrega recursos para atender aos sinais da rede. Os usuários podem configurar comportamentos de agentes, executar simulações em grande escala e analisar métricas de desempenho de estratégias de gerenciamento de energia.
  • Ferramenta de IA para leitura interativa e consulta de PDFs, PPTs, Markdown e páginas web usando perguntas e respostas alimentadas por LLM.
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    O que é llm-reader?
    o llm-reader fornece uma interface de linha de comando que processa diversos documentos — PDFs, apresentações, Markdown e HTML — de arquivos locais ou URLs. Ao fornecer um documento, ele extrai o texto, divide em pedaços semânticos e cria uma loja de vetores baseada em embedding. Usando seu LLM configurado (OpenAI ou alternativa), os usuários podem emitir perguntas em linguagem natural, receber respostas concisas, resumos detalhados ou esclarecimentos adicionais. Ele suporta exportação do histórico de chat, relatórios de resumo e funciona offline para extração de texto. Com cache embutido e multiprocessing, o llm-reader acelera a recuperação de informações de documentos extensos, permitindo que desenvolvedores, pesquisadores e analistas encontrem insights rapidamente sem precisar folhear manualmente.
  • Uma estrutura de código aberto em Python para construir assistentes de IA personalizáveis com memória, integrações de ferramentas e observabilidade.
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    O que é Intelligence?
    Intelligence capacita desenvolvedores a montar agentes de IA compondo componentes que gerenciam memória com estado, integram modelos de linguagem como OpenAI GPT e conectam-se a ferramentas externas (APIs, bancos de dados e bases de conhecimento). Possui um sistema de plugins para funcionalidades customizadas, módulos de observabilidade para rastrear decisões e métricas, e utilitários de orquestração para coordenar múltiplos agentes. Os desenvolvedores instalam via pip, definem agentes em Python com classes simples e configuram backends de memória (em memória, Redis ou vetores). Seu servidor API REST facilita a implantação, enquanto as ferramentas CLI auxiliam na depuração. O Intelligence otimiza testes, controle de versões e escalabilidade de agentes, sendo adequado para chatbots, suporte ao cliente, recuperação de dados, processamento de documentos e fluxos de trabalho automáticos.
  • Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rapidamente trajetórias sem colisão para múltiplos agentes em ambientes complexos usando pesquisa incremental e heurísticas.
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    O que é ePH-MAPF?
    ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.
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