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Enhanced Agents for Generative Language Excellence

Do que se trata este projeto?

Esse projeto implementa a visão do framework CoALA (Cognitive Architectures for Language Agents) no contexto do LangGraph, com agentes, ferramentas e estratégias de integração multiagentes para servirem de exemplo para novas implementações.

Instalação

Pré-requisitos (considerando o uso do Conda para gerenciar o ambiente python)

  • Miniforge 3: O Miniforge é uma distribuição mínima do conda, que é um gerenciador de pacotes e ambientes virtuais. Ele será usado para criar um ambiente virtual para instalar as dependências do projeto.

Criando o ambiente virtual

  1. Uma vez instalado o Conda, abra o terminal e digite o seguinte comando:
conda create -n eagle python=3.10
  1. Após a criação do ambiente, ative-o com o comando:
conda activate eagle
  1. Instale a versão mais recente do Poetry com o comando:
pip install poetry==1.8.5
  1. Instale as dependências do projeto com o comando:
poetry install

Testes

Para executar os testes, execute os seguintes passos:

  1. Ative o ambiente virtual com o comando:
conda activate eagle
  1. Copie o arquivo sample.test.env para .test.env e preencha as variáveis de ambiente com as informações necessárias para o seu amnbiente de testes.
cp sample.test.env .test.env

Ponto de Atenção

Os testes e exemplos dos notebooks estão baseados nos modelos AzureChatOpenAI para os LLMs e AzureOpenAIEmbeddings para os embeddings. Caso seja necessário utilizar outros nomes de modelos, tipos ou ajustar as relações com as variáveis de ambiente, essas alterações podem ser feitas na pasta tests/models.

Exemplos de uso das funcionalidades

A pasta notebooks contém exemplos de uso das ferramentas. Para executar os exemplos:

  1. Ative o ambiente virtual com o comando:
conda activate eagle
  1. Ative a extensão de widgets do jupyter com o comando:
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
  1. Ative o jupyter lab com o comando:
jupyter lab
  1. Abra o browser e execute os notebooks da pasta notebooks.

Metadata

Release files for teste_lr_eagle_issue_7_23062025 0.0.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for teste_lr_eagle_issue_7_23062025 0.0.1
File Size Uploaded
teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1.tar.gz 65.4 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for teste_lr_eagle_issue_7_23062025 0.0.1
File Interpreter ABI Platform
teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 153.1 kB

Release files / teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1.tar.gz

Download URL teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1.tar.gz
Size 65.4 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
32e82190d49979f943ee7557f43d0dd6f4c4d887a3766f10f0e0dde0e252e0b8
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
dd167935b4297b9bbc78c8213e7bb80ac7d7f936c3d68d4c1139146470a2ca0f
Upload date
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What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/1.8.5 CPython/3.13.0 Windows/11

Release files / teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1-py3-none-any.whl

Download URL teste_lr_eagle_issue_7_23062025-0.0.1-py3-none-any.whl
Size 87.7 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
fbcd7de00105a9157398f9ef19e7c1084d6e331ee618d2626c9a7d5bbb204658
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
af24628940fe54f09787d67c37f5b8d5227e3a829b637d015cc33932463aa0f2
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What is trusted publishing?
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