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kindredzhang/tinyflow

TinyFlow é um framework Python leve, extensível e independente de provedor para construir agentes LLM. Ele fornece uma camada de abstração limpa sobre os principais provedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini), modelos de embedding e bancos de dados vetoriais, permitindo construir fluxos de trabalho agentivos complexos com facilidade.

O que é tinyflow?

TinyFlow é um framework Python leve, extensível e independente de provedor, projetado para simplificar a construção de agentes baseados em grandes modelos de linguagem (LLM). Ele oferece uma camada de abstração limpa sobre provedores populares como OpenAI, Anthropic e Gemini, além de modelos de embedding e bancos de dados vetoriais. Com TinyFlow, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho agentivos complexos de forma eficiente, combinando múltiplos LLMs, ferramentas personalizadas e estratégias de memória em uma arquitetura modular. Suportado em plataformas como Claude Code, Cursor, Codex e Gemini, o TinyFlow é ideal para automação de tarefas de software, integração com MCP e desenvolvimento de agentes autônomos. Sua natureza extensível permite que os usuários adicionem novos provedores e componentes sem modificar o núcleo, reduzindo o tempo de desenvolvimento e manutenção.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
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Documentação

O que tinyflow faz?

O TinyFlow é um framework Python leve, extensível e independente de provedor para construir agentes LLM. Ele fornece uma camada de abstração limpa sobre os principais provedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini), modelos de embedding e bancos de dados vetoriais, permitindo construir fluxos de trabalho agentivos complexos com facilidade.

Fonte: https://github.com/kindredzhang/tinyflow

Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para habilidades de agente, fluxos de trabalho Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de agentes de IA.

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