Se você deseja aprender sistematicamente a arquitetura de agentes de IA, os tutoriais disponíveis no mercado geralmente estão repletos de artigos acadêmicos obscuros ou demonstrações excessivamente simplistas, o que dificulta encontrar referências de código realmente práticas. Recentemente descobri o projeto de código aberto all-agectic-architectures no GitHub, que pode ser descrito como um livro didático prático para o design de agentes de IA modernos. Inclui 17 arquiteturas de agentes convencionais, abrangendo desde o ReAct básico e chamadas de ferramentas até colaboração multiagente avançada, autorreflexão e correção. Utilizando o LangGraph para orquestração, analisamos profundamente padrões complexos como árvores de ideias (ToT), gerenciamento de memória de longo prazo e sistemas de quadro-negro. GitHub: https://t.co/9y81Yst61s Ele fornece um conjunto completo de Jupyter Notebooks funcionais, ajudando-nos a transformar conceitos abstratos em código visível, tornando-os mais do que apenas conceitos teóricos. Foi introduzido um mecanismo de avaliação quantitativa, que nos ensina a usar o LLM para avaliar o desempenho dos agentes, o que é crucial em ambientes de produção. Este é um excelente recurso para desenvolvedores que desejam obter uma compreensão mais profunda da lógica subjacente dos agentes ou que buscam paradigmas avançados de desenvolvimento de agentes inteligentes.
