- Projetado para permitir a criação de sistemas multiagentes em nível de produção com base em Python ou TypeScript
- Permite definir livremente diversas estruturas de agentes e fluxos de trabalho, sendo adequado para o desenvolvimento de sistemas de IA colaborativos complexos
-
Arquitetura de agentes flexível
- Suporta desde um agente único simples até estruturas multiagentes complexas
- Exemplos fornecidos por padrão:
- Comece rapidamente com
ReActAgent
- É possível compor cenários complexos por meio do recurso
Workflow
- É possível projetar com precisão os papéis e comportamentos dos agentes, além de personalizar diretamente a arquitetura
-
Integração com diversos modelos e ferramentas
- Integração fácil com os principais provedores de modelos: Ollama, Groq, OpenAI, watsonx.ai, etc.
- Uso de ferramentas baseadas em LangChain ou criação direta de ferramentas personalizadas
- Suporte a Model Context Protocol (MCP) para facilitar a integração com servidores
- Foco em escalabilidade e flexibilidade do sistema
-
Recursos para ambientes de produção
- Otimização do uso de tokens por meio de estratégias de memória
- Possibilidade de salvar e restaurar o estado dos agentes com serialização/desserialização
- Geração de saída estruturada, execução de código (execução em sandbox prevista)
- Quando surgirem problemas:
- Rastreamento de todo o fluxo de trabalho do agente por meio do sistema
emitter
- Suporte a monitoramento e análise detalhados baseados em eventos
- Coleta de dados de diagnóstico por meio de logging e telemetria
- Tratamento de erros confiável com um sistema de exceções claro
Roadmap de desenvolvimento
- Tornar equivalentes os recursos de Python e TypeScript
- Criar um site de documentação independente
- Integração com implantação no watsonx.ai
- Fornecer diversos fluxos de trabalho de arquiteturas multiagentes
- Adicionar agentes fornecidos por padrão (OTTB)
- Implementação planejada de chamadas nativas de ferramentas com base no provedor de LLM
Ainda não há comentários.