tyr-agent 1.0.4

Biblioteca para criação de agentes LLM com suporte a Gemini e GPT, histórico persistente, execução de funções e roteamento entre múltiplos agentes.

🤖 Tyr Agent

TyrAgent é uma biblioteca para criação de agentes inteligentes com histórico, function-calling, suporte a arquivos e orquestração de múltiplos agentes. Compatível com os modelos Gemini (Google) e GPT (OpenAI), com integração nativa para ambos.

• 💬 Conversas com ou sem streaming
• 🧠 Memória persistente de interações (por agente), com controle total de uso e armazenamento
• 📊 Sistema de score por interação para qualificar e filtrar o histórico
• ⚙️ Execução de funções Python com suporte a function calling
• 🧑🏻‍💼 Orquestração de múltiplos agentes com roteamento automático de mensagens
• 🖼️ Suporte a múltiplos tipos de arquivo
• 🧩 Estrutura modular e extensível

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📦 Instalação via PyPI

pip install tyr-agent

🔐 É necessário definir as variáveis de ambiente:

• GEMINI_KEY para uso com modelos Gemini
• OPENAI_API_KEY para uso com modelos GPT (OpenAI)

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💡 Exemplos de uso

📘 SimpleAgent

from tyr_agent import SimpleAgent, GeminiModel, GPTModel
import asyncio

agent = SimpleAgent(
    prompt_build="Você é um agente especializado em ações brasileiras.",
    agent_name="FinanceAgent",
    model=GeminiModel("gemini-2.5-flash"),  # ou GPTModel("modelo_desejado")
    use_storage=True,
    use_history=True,
    use_score=True,
)

response = asyncio.run(agent.chat("Me fale sobre a WEGE3.", save_history=True))
print(response)

⚙️ ComplexAgent com funções

from tyr_agent import ComplexAgent, GeminiModel, GPTModel
from typing import List
import asyncio

def somar(nums: List[float]) -> float: return sum(nums)
def subtrair(nums: List[float]) -> float: return nums[0] - sum(nums[1:])

agent = ComplexAgent(
    prompt_build="Você faz cálculos precisos com base nas funções disponíveis.",
    agent_name="MathAgent",
    model=GeminiModel("gemini-2.5-flash"),  # ou GPTModel("modelo_desejado")
    functions=[somar, subtrair],
    use_storage=True,
    use_history=True,
    use_score=True,
)

response = asyncio.run(agent.chat("Quanto é 14+18+24 e 18-6-2?", save_history=True))
print(response)

🧑🏻‍💼 ManagerAgent (Orquestrador)

from tyr_agent import SimpleAgent, ComplexAgent, ManagerAgent, GPTModel, GeminiModel
import asyncio

def get_clima(cidade: str) -> str: return f"O clima na cidade {cidade} é de 25ºC e esta ensolarado."

finance_agent = SimpleAgent(
    prompt_build="Você é um agente especializado em ações brasileiras.",
    agent_name="FinanceAgent",
    model=GeminiModel("gemini-2.5-flash"),  # ou GPTModel("modelo_desejado")
    use_storage=True,
    use_history=True,
    use_score=True,
)

weather_agent = ComplexAgent(
    prompt_build="Você é um agente do clima.",
    agent_name="WeatherAgent",
    model=GPTModel("gpt-4o"),  # ou GeminiModel("modelo_desejado")
    functions=[get_clima],
)

manager = ManagerAgent(
    agent_name="Manager",
    model=GPTModel("quality"),
    agents=[finance_agent, weather_agent],
    use_history=True
)

response = asyncio.run(manager.chat("Quanto é 10+10? E o clima no Rio?", save_history=True))
print(response)

📎 Envio de arquivos

from tyr_agent import SimpleAgent, GeminiModel, GPTModel
import asyncio

agent = SimpleAgent(
    prompt_build="Você é um agente especializado em leitura de documentos.",
    agent_name="FileAgent",
    model=GeminiModel("gemini-2.5-flash"),  # ou GPTModel("modelo_desejado")
    use_storage=True,
    use_history=True,
    use_score=True,
)

files_info = [
    {
        "file": "D:\\caminho\\para\\meu_arquivo1.png",  # Pode ser um path, base64 ou BytesIO
        "file_name": "Documento1.png"
    },
    {
        "file": "D:\\caminho\\para\\meu_arquivo2.png",  # Pode ser um path, base64 ou BytesIO
        "file_name": "Documento2.png"
    },
]

response = asyncio.run(agent.chat("Sobre o que é esses documentos?", save_history=True, files=files_info))
print(response)

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🔧 Modelos disponíveis

• GeminiModel(model_name: str, temperature=0.4, max_tokens=600)
• GPTModel(model_name: str, temperature=0.4, max_tokens=600)
• GPTModel("economy") → usa gpt-3.5-turbo
• GPTModel("quality") → usa gpt-4o
• Ambos assumem as chaves das variáveis GEMINI_KEY ou OPENAI_API_KEY automaticamente.

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🧠 Principais recursos

• SimpleAgent: Respostas simples com ou sem histórico
• ComplexAgent: Permite execução de funções e resposta final combinada
• ManagerAgent: Gerencia e delega perguntas entre múltiplos agentes
• Suporte completo a arquivos (path, base64, BytesIO)
• Sistema de notas (score 0 a 5) para filtrar interações úteis
• Histórico persistente e controlável por agente

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📄 Licença

Este repositório está licenciado sob os termos da MIT License.

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Criado por Witor Oliveira
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