Criar fluxos de trabalho de agente orientados por planejadores…

Criar fluxos de trabalho de agente orientados por planejadores com Microsoft Semantic Kernel

Componha prompts, plugins, memória, planejadores e conectores em fluxos de trabalho de agente Python, .NET ou Java repetíveis com Microsoft Semantic Kernel.

Pré-requisitos

Microsoft Semantic Kernel; Python 3.10+, .NET 10.0+ ou Java 17+ dependendo do runtime; credenciais do provedor de LLM conforme exigido pelo conector escolhido.

Instalação

Use o caminho de instalação ou configuração upstream que corresponde ao seu ambiente:

• pip install semantic-kernel

Requisitos e observações do upstream:

• 
• Python: 3.10+

• Python

Notas de uso básico ou para começar:

• Implantação Local: Execute com Ollama, LMStudio ou ONNX

• Primeiro, defina a variável de ambiente para seus Serviços de IA:

• Azure OpenAI:

• Fonte: https://github.com/microsoft/semantic-kernel

• Extraído da documentação upstream: https://raw.githubusercontent.com/microsoft/semantic-kernel/HEAD/README.md

Documentação

• https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/

Fonte

• Agent Skill Exchange