Pixelagent
Pixelagent é uma estrutura Python declarativa para a construção de agentes de IA personalizados que unifica as capacidades de LLM, armazenamento e orquestração com funcionalidade de construção própria para memória, chamada de ferramentas e tratamento de dados multimodais.
https://github.com/pixeltable/pixelagent?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:May 20, 2025
O que é Pixelagent
O Pixelagent é um projeto de engenharia de agentes construído sobre a infraestrutura de dados do Pixeltable que permite aos desenvolvedores criar e implantar agentes de IA personalizados. Ele fornece uma interface Python unificada e type-safe para a construção de aplicações agentic com suporte nativo para múltiplos modelos de IA (como Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock) e diferentes tipos de dados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo. A estrutura enfatiza uma filosofia de construção própria, ao mesmo tempo em que lida com as complexas necessidades de infraestrutura de dados das aplicações de IA.
Principais Recursos do Pixelagent
Pixelagent é uma estrutura de engenharia de agentes de código aberto que unifica LLM, armazenamento e orquestração em uma única interface declarativa. Ele fornece uma solução abrangente para construir agentes de IA personalizados com suporte integrado para dados multimodais, integração de ferramentas, gerenciamento de memória e compatibilidade com vários provedores, enquanto lida com todas as necessidades de infraestrutura de dados subjacentes.
Infraestrutura de Dados Unificada: Construído na infraestrutura de dados da Pixeltable, fornecendo integração perfeita de recursos de armazenamento, transformação e orquestração em uma estrutura declarativa
Suporte Multimodal: Manipulação nativa de tipos de dados de texto, imagem, áudio e vídeo, permitindo a criação de agentes que podem processar e responder a várias formas de entrada
Integração Extensível de Provedores: Suporte para vários provedores de IA, incluindo Anthropic, OpenAI e AWS Bedrock, permitindo flexibilidade na seleção e implementação de modelos
Gerenciamento de Estado Integrado: Persistência automática da memória do agente e histórico de chamadas de ferramentas em tabelas, com sistemas de memória personalizáveis e recursos de pesquisa semântica
Casos de Uso do Pixelagent
Assistente de Análise Financeira: Crie agentes de IA que podem analisar informações de ações, fornecer recomendações de investimento e processar dados financeiros usando ferramentas integradas como o yfinance
Processamento de Conteúdo Multimodal: Crie agentes que podem lidar e analisar vários tipos de conteúdo de mídia, perfeitos para moderação de conteúdo ou aplicações de análise de mídia
Sistemas de Conversação Inteligentes: Desenvolva chatbots com memória de longo prazo e reconhecimento de contexto para atendimento ao cliente ou aplicações educacionais
Ferramentas de Pesquisa e Análise: Crie agentes que podem realizar raciocínio, planejamento e análise passo a passo usando padrões ReAct para tarefas complexas de resolução de problemas
Vantagens
Solução abrangente que lida com a lógica do agente e a infraestrutura de dados
Alta flexibilidade com a funcionalidade de construção própria para personalização
Forte suporte para vários provedores de IA e tipos de dados multimodais
Desvantagens
Requer compreensão de Python e conceitos de programação declarativa
A dependência da infraestrutura Pixeltable pode limitar alguns cenários de implantação
Como Usar o Pixelagent
Instale o Pixelagent e as dependências: Execute 'pip install pixelagent' seguido por dependências específicas do provedor, como 'pip install anthropic' para modelos Claude ou 'pip install openai' para modelos GPT
Importe e crie um agente básico: Importe a classe do agente (por exemplo, 'from pixelagent.anthropic import Agent') e crie uma instância do agente com nome e prompt do sistema: agent = Agent(name=\'my_assistant\', system_prompt=\'Você é um assistente útil.\')
Interação básica de chat: Use o método agent.chat() para interagir com o agente: response = agent.chat(\'Olá, quem é você?\')
Adicione ferramentas personalizadas: Defina as ferramentas como UDFs com o decorador @pxt.udf, então crie o agente com o parâmetro tools: agent = Agent(name=\'assistant\', tools=pxt.tools(your_tool_function))
Use a chamada de ferramenta: Chame as ferramentas através do agente usando o método agent.tool_call() com sua consulta
Acesse o histórico de conversas: Obtenha a memória de conversas das tabelas: memory = pxt.get_table(\'my_assistant.memory\') e conversations = memory.collect()
Implemente memória personalizada: Crie um agente com o parâmetro n_latest_messages para personalizar a memória: agent = Agent(name=\'conversation_agent\', n_latest_messages=14)
Adicione padrões avançados: Implemente padrões ReAct ou outras estratégias agentic definindo prompts de sistema personalizados e criando funções de loop que lidam com o raciocínio passo a passo
Monitore o uso da ferramenta: Acesse o histórico de chamadas de ferramentas através de tabelas: tools_log = pxt.get_table(\'assistant.tools\') e tool_history = tools_log.collect()
Explore exemplos: Verifique os diretórios de exemplos fornecidos para implementações de reflexão, planejamento, sistemas de memória e outros padrões avançados
Perguntas Frequentes do Pixelagent
Pixelagent é uma estrutura de engenharia de agentes construída no Pixeltable que unifica LLM, armazenamento e orquestração em uma única estrutura declarativa. Ele permite que os engenheiros construam aplicações agentic personalizadas com funcionalidade build-your-own para memória, tool-calling e muito mais.
Vídeo do Pixelagent
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O GitHub Copilot Chat é um assistente de codificação alimentado por IA que fornece interações em linguagem natural, sugestões de código em tempo real e suporte contextual diretamente dentro de IDEs suportadas e GitHub.com.
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