Natural Language Terminal conecta grandes modelos de linguagem ao shell do seu sistema operacional, traduzindo instruções em linguagem natural em comandos executáveis. Ele fornece uma interface de bate-papo interativa, de vai-e-volta, onde você pode solicitar operações complexas de arquivos, diagnósticos do sistema, automações de scripts e mais. Antes de executar, mostra o comando gerado para revisão, garantindo segurança. Também explica o que cada comando faz, ajudando no aprendizado e prevenindo ações destrutivas.

GenAI Agents SDK é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a criar agentes de IA autônomos usando grandes modelos linguísticos. Oferece um modelo de agente central com módulos intercambiáveis para armazenamento de memória, interfaces de ferramenta, estratégias de planejamento e ciclos de execução. Você pode configurar agentes para chamar APIs externas, ler/gravar arquivos, realizar buscas ou interagir com bancos de dados. Seu design modular garante fácil personalização, rápida prototipagem e integração tranquila de novas capacidades, capacitando a criação de aplicações de IA dinâmicas e autônomas que podem raciocinar, planejar e agir em cenários do mundo real.

SmolAgents Dynamic Tools estende o framework Python open-source SmolAgents para capacitar agentes baseados em LLM com invocação dinâmica de ferramentas. Os agentes podem chamar facilmente uma variedade de ferramentas pré-construídas — como busca na web via SerpAPI, calculadoras matemáticas, obtenção de data e hora, operações no sistema de arquivos e manipuladores de requisições HTTP personalizadas — com base na intenção do usuário e prompts de cadeia de pensamento. Desenvolvedores podem registrar ferramentas adicionais ou personalizar as existentes, permitindo que os agentes lidem com recuperação de dados, criação de conteúdo, cálculos e integração com APIs externas em uma interface unificada. Ao avaliar a disponibilidade das ferramentas em tempo de execução, o SmolAgents Dynamic Tools otimiza os fluxos de trabalho dos agentes, reduzindo lógica hard-coded e melhorando a modularidade em diferentes cenários de aplicação, como suporte à pesquisa, relatórios automatizados e incremento de chatbots.