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Ferramentas 로그 기능 para todas as ocasiões

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로그 기능

  • Autogen Studio Research

    Um estúdio low-code experimental para desenhar, orquestrar e visualizar fluxos de trabalho de IA multiagente com interface interativa e modelos de agentes personalizáveis.
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    O que é Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research é um protótipo de pesquisa hospedado no GitHub para construir, visualizar e iterar aplicativos de IA multiagente. Oferece uma interface web que permite arrastar e soltar componentes de agentes, definir canais de comunicação e configurar pipelines de execução. Por trás, usa um SDK Python para conectar a diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locais) e fornece logs em tempo real, métricas e ferramentas de depuração. A plataforma é projetada para prototipagem rápida de sistemas colaborativos de agentes, fluxos de decisão e orquestração automatizada de tarefas.
    Recursos Principais do Autogen Studio Research
    • Editor visual low-code para fluxos de trabalho multiagente
    • Biblioteca de modelos de agentes personalizáveis
    • SDK Python para definições de agentes e pipelines
    • Integração com OpenAI, Azure e LLMs locais
    • Painel de logs e métricas em tempo real

  • LLMFlow

    LLMFlow é uma estrutura de código aberto que permite a orquestração de fluxos de trabalho baseados em LLM com integração de ferramentas e roteamento flexível.
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    O que é LLMFlow?
    LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.

  • Kin Kernel

    Kin Kernel é uma estrutura modular de agentes de IA que permite fluxos de trabalho automatizados através de orquestração de LLM, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas.
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    O que é Kin Kernel?
    Kin Kernel é uma estrutura leve e de código aberto para construir trabalhadores digitais alimentados por IA. Proporciona um sistema unificado para orquestrar grandes modelos de linguagem, gerenciar memória contextual e integrar ferramentas ou APIs personalizadas. Com uma arquitetura orientada a eventos, o Kin Kernel suporta execução assíncrona de tarefas, rastreamento de sessões e plugins extensíveis. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes, registram funções externas e configuram roteamento multi-LLM para automatizar fluxos de trabalho que vão desde extração de dados até suporte ao cliente. A estrutura também inclui registro de logs e tratamento de erros incorporados para facilitar o monitoramento e a depuração. Projetado para flexibilidade, o Kin Kernel pode ser integrado a serviços web, microsserviços ou aplicações Python autónomas, possibilitando às organizações implantar agentes robustos de IA em grande escala.
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