Ferramentas 작업 정확도 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 작업 정확도 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

작업 정확도

  • Estrutura de código aberto que orquestra agentes de IA autônomos para decompor metas em tarefas, executar ações e refinar resultados de forma dinâmica.
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    O que é SCOUT-2?
    SCOUT-2 fornece uma arquitetura modular para construir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui decomposição de metas, planejamento de tarefas, um mecanismo de execução e um módulo de reflexão baseado em feedback. Os desenvolvedores definem um objetivo de alto nível, e o SCOUT-2 gera automaticamente uma árvore de tarefas, despacha agentes de trabalho para execução, monitora o progresso e refina as tarefas com base nos resultados. Ele integra-se às APIs da OpenAI e pode ser estendido com prompts e templates personalizados para suportar uma ampla variedade de fluxos de trabalho.
    Recursos Principais do SCOUT-2
    • Decomposição hierárquica de metas
    • Planejamento automatizado de tarefas
    • Execução de tarefas alimentada por LLM
    • Acompanhamento de tarefas e monitoramento de status
    • Reflexão e refinamento iterativos
    • Templates de agentes personalizáveis
  • Orquestra múltiplos agentes de IA em Python para resolver tarefas colaborativamente, com coordenação baseada em papéis e gestão de memória.
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    O que é Swarms SDK?
    Swarms SDK simplifica a criação, configuração e execução de sistemas colaborativos de múltiplos agentes usando modelos de linguagem grande. Os desenvolvedores definem agentes com papéis distintos — pesquisador, sintetizador, crítico — e os agrupam em enxames que trocam mensagens via um barramento compartilhado. O SDK trata de agendamento, persistência de contexto e armazenamento de memória, possibilitando resolução iterativa de problemas. Com suporte nativo para OpenAI, Anthropic e outros provedores de LLM, oferece integrações flexíveis. Utilitários para registro, agregação de resultados e avaliação de desempenho ajudam equipes a prototipar e implantar fluxos de trabalho de IA para brainstorming, geração de conteúdo, resumimentos e suporte à decisão.
  • 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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