cristiano.hoshikawa/oci_agent_ai
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Cristiano Hoshikawa
2025-02-26 09:17:47 -03:00
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@@ -42,7 +42,7 @@ Perceba que em cada definição de serviço, é possível determinar um contexto
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Outro ponto interessante da biblioteca langchain.tools é que, os atributos da assinatura do serviço também são interpretados, ou seja, a própria biblioteca determina como repassar a solicitação em linguagem natural e definir os atributos dos parâmetros do serviço em questão. Isto por si só já muito impressionante, pois diminui muito a carga de implementação nas integrações. No modelo tradicional de integração, existe o tempo a ser gasto na definição do DE-PARA entre a origem e o destino destas integrações. É um esforço bem razoável. Já no modelo de Agent AI, é através do contexto que os atributos são passados, ou seja, a biblioteca consegue determinar o que é cada parâmetro e repassar ao serviço da forma correta.
Outro ponto interessante da biblioteca langchain.tools é que, os atributos da assinatura do serviço também são interpretados, ou seja, a própria biblioteca determina como repassar a solicitação em linguagem natural e definir os atributos dos parâmetros do serviço em questão. Isto por si só já é muito impressionante, pois diminui muito a carga de implementação nas integrações. No modelo tradicional de integração, existe o tempo a ser gasto na definição do DE-PARA entre a origem e o destino destas integrações. É um esforço bem razoável. Já no modelo de Agent AI, é através do contexto que os atributos são passados, ou seja, a biblioteca consegue determinar o que é cada parâmetro e repassar ao serviço da forma correta.
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