teste_lr_eagle_issue_7_23062025 0.0.1

Implements LangGraph based agents following the CoALA framework.

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

2. Após a criação do ambiente, ative-o com o comando:

conda activate eagle

3. 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

2. 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

2. Ative a extensão de widgets do jupyter com o comando:

jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

3. Ative o jupyter lab com o comando:

jupyter lab

4. Abra o browser e execute os notebooks da pasta notebooks.