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동적 의사 결정

  • Agentic-AI é uma estrutura Python que permite agentes de IA autônomos planejarem, executarem tarefas, gerenciarem memória e integrarem ferramentas personalizadas usando LLMs.
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    O que é Agentic-AI?
    Agentic-AI é uma estrutura Python de código aberto que simplifica a construção de agentes autônomos utilizando grandes modelos de linguagem como OpenAI GPT. Ela oferece módulos principais para planejamento de tarefas, persistência de memória e integração de ferramentas, permitindo que os agentes decomponham metas de alto nível em etapas executáveis. A estrutura suporta plugins de ferramentas personalizadas — APIs, raspagem de web, consultas a bancos de dados — permitindo que os agentes interajam com sistemas externos. Possui um motor de raciocínio em cadeia que coordena os ciclos de planejamento e execução, recuperações de memória contextuais e tomada de decisão dinâmica. Os desenvolvedores podem facilmente configurar comportamentos do agente, monitorar registros de ações e estender funcionalidades, alcançando automação escalável e adaptável por IA para diversas aplicações.
    Recursos Principais do Agentic-AI
    • Planejamento de tarefas autônomas e decomposição
    • Motor de raciocínio em cadeia
    • Gerenciamento e persistência de memória
    • Integração de ferramentas baseadas em plugins
    • Monitoramento e registro de execuções
    • Comportamentos do agente configuráveis
  • Uma biblioteca Python que permite agentes autônomos alimentados por GPT da OpenAI com ferramentas personalizáveis, memória e planejamento para automação de tarefas.
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    O que é Autonomous Agents?
    Agentes Autônomos é uma biblioteca Python de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Ao abstrair componentes essenciais como percepção, raciocínio e ação, ela permite que os desenvolvedores definam ferramentas, memórias e estratégias personalizadas. Os agentes podem planejar tarefas de múltiplos passos de forma autônoma, consultar APIs externas, processar resultados com analisadores personalizados e manter o contexto de conversação. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, execução sequencial e paralela de tarefas, e persistência de memória, possibilitando automação robusta para tarefas que variam de análise de dados e pesquisa atéResumão de e-mails e web scraping. Seu design extensível facilita a integração com diferentes provedores de LLM e módulos personalizados.
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