Java-Action-Bool integra-se perfeitamente com a estrutura de múltiplos agentes LightJason, permitindo que os desenvolvedores utilizem ações de lógica booleana prontas em seus programas de agentes. Em vez de escrever verificações booleanas personalizadas, você pode chamar ações fornecidas como ActionBoolAnd,ActionBoolOr, ActionBoolNot e mais. Essas ações avaliam valores de verdade em tempo de execução para orientar o comportamento dos agentes, reduzindo código redundante e simplificando a definição de planos em sistemas de agentes cognitivos e reativos.
Um framework de código aberto no Google Cloud que oferece modelos e exemplos para construir agentes de IA conversacionais com memória, planejamento e integrações API.
Agent Starter Pack é um kit de ferramentas para desenvolvedores que monta agentes inteligentes e interativos no Google Cloud. Oferece modelos em Node.js e Python para gerenciar fluxos de conversa, manter memória de longo prazo e realizar invocações de ferramentas e APIs. Construído sobre Vertex AI e Cloud Functions ou Cloud Run, suporta planejamento em múltiplas etapas, roteamento dinâmico, observabilidade e registro. Os desenvolvedores podem ampliar conectores para serviços personalizados, construir assistentes específicos de domínio e implantar agentes escaláveis em minutos.
Inference.ai foi projetado para simplificar e automatizar várias tarefas relacionadas à inferência. Este agente de IA melhora a interpretação de dados, permitindo que as empresas utilizem modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva e tomada de decisões em tempo real. Com seus recursos robustos, Inference.ai transforma dados brutos em insights acionáveis, ajudando as organizações a melhorar eficiência e precisão em suas operações.