Ferramentas 지속적 맥락 para todas as ocasiões

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지속적 맥락

  • Um framework extensível em Node.js para construir agentes de IA autônomos com memória alimentada por MongoDB e integração de ferramentas.
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    O que é Agentic Framework?
    O Agentic Framework é um framework versátil de código aberto projetado para facilitar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem e MongoDB. Fornece componentes modulares para gerenciar a memória do agente, definir conjuntos de ferramentas, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e criar templates de prompts. O armazenamento de memória integrado alimentado pelo MongoDB permite que os agentes mantenham contexto persistente entre sessões, enquanto interfaces de ferramenta plugáveis possibilitam interação direta com APIs externas e fontes de dados. Construído em Node.js, o framework inclui recursos de logging, hooks de monitoramento e exemplos de implantação para prototipagem rápida e escalonamento de agentes inteligentes. Com configurações personalizáveis, os desenvolvedores podem adaptar agentes para tarefas como recuperação de conhecimento, suporte ao cliente automatizado, análise de dados e automação de processos, reduzindo o overhead de desenvolvimento e acelerando o tempo até a produção.
    Recursos Principais do Agentic Framework
    • Estrutura modular de orquestração do agente
    • Armazenamento de memória persistente alimentado por MongoDB
    • Integrações personalizáveis de ferramentas e APIs
    • Template e gerenciamento de prompts
    • Hooks de logging e monitoramento embutidos
    • Exemplos de implantação e scripts
  • Uma estrutura baseada em Python para construir agentes de IA personalizados que integram LLMs com ferramentas para automação de tarefas.
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    O que é ai-agents-trial?
    o ai-agents-trial é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir agentes de IA autônomos usando LLMs. Ele fornece abstrações modulares para planejamento do agente, invocação de ferramentas (por exemplo, busca na web, calculadoras) e gerenciamento de memória. Desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas, encadear ações em múltiplas etapas e manter o contexto entre sessões. A base de código utiliza APIs da OpenAI juntamente com utilitários auxiliares para orquestrar fluxos de trabalho, tornando-o ideal para protótipos rápidos de assistentes baseados em chat, bots de pesquisa ou agentes de automação específicos de domínio. Pontos de integração permitem estender a funcionalidade com novos conectores e fontes de dados sem alterar a lógica principal.
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