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시스템 확장성

  • Uma estrutura de código aberto em Python que orquestra múltiplos agentes de IA para decomposição de tarefas, atribuição de papéis e resolução colaborativa de problemas.
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    O que é Team Coordination?
    Team Coordination é uma biblioteca leve em Python projetada para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA trabalhando juntos em tarefas complexas. Ao definir papéis especializados de agentes — como planejadores, executores, avaliadores ou comunicadores — os usuários podem decompor um objetivo de alto nível em subtarefas gerenciáveis, delegá-las a agentes individuais e facilitar a comunicação estruturada entre eles. A estrutura gerencia execução assíncrona, roteamento de protocolos e agregação de resultados, permitindo que equipes de agentes de IA colaborem de forma eficiente. Seu sistema de plugins suporta integração com modelos de linguagem grande (LLMs), APIs e lógica personalizada, tornando-se ideal para aplicações em atendimento ao cliente automatizado, pesquisa, IA de jogos e pipelines de processamento de dados. Com abstrações claras e componentes extensíveis, Team Coordination acelera o desenvolvimento de fluxos de trabalho escaláveis de múltiplos agentes.
    Recursos Principais do Team Coordination
    • Definição de agentes baseada em papéis
    • Motor de decomposição de tarefas
    • Execução assíncrona
    • Protocolos de comunicação entre agentes
    • Agregação e avaliação de resultados
    • Sistema de plugins para integração com LLMs e APIs
  • ModelScope Agent orquestra fluxos de trabalho multi-agentes, integrando LLMs e plugins de ferramentas para raciocínio automatizado e execução de tarefas.
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    O que é ModelScope Agent?
    ModelScope Agent fornece uma estrutura modular baseada em Python para orquestrar agentes de IA autônomos. Inclui integração de plugins para ferramentas externas ( APIs, bancos de dados, pesquisa ), memória de conversação para preservação de contexto e cadeias de agentes personalizáveis para lidar com tarefas complexas como recuperação de conhecimento, processamento de documentos e suporte à decisão. Os desenvolvedores podem configurar papéis de agentes, comportamentos e prompts, além de aproveitar vários backends LLM para otimizar desempenho e confiabilidade em produção.
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