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Fluxos de automação no n8n para agentes via LLM, com integração ao WhatsApp, Google Workspace e OpenAI. Arquivos em JSON.
Repositório criado para o Workshop de Agentes de IA
# Agents-PromptsEste repositório contém os prompts usados nas principais ferramentas de IA do mundo, incluindo FULL v0, Cursor, Manus, Lovable e mais. Estude mais de 7000 linhas de prompts para entender como criar seus próprios agentes. ?️?Se você deseja aprender a criar seus próprios agentes, confira nosso curso gratuito que ensina a combinar
基于“Sara”AIML库的西班牙语（里奥普拉塔地区方言）版本。非常适合用作构建聊天机器人的基础。
Biblioteca para criação e orquestração de agentes LLM com suporte à execução de funções, histórico persistente e integração com múltiplos modelos (Gemini, GPT, etc).
Esse repositório será utilizado durante o minicurso "Introdução à criação de agentes de IA com bancos de vetores" na SEINFO 2025, que acontecerá entre os dias 13 e 17 de outubro no IFCE Campus Crato.
Readocs é um sistema inteligente de geração de documentação técnica usando agentes Claude AI especializados. Analisa automaticamente o código fonte e cria README e CHANGELOG personalizados.
Sistema para la detección de anomalías que integra IA, ML y agentes inteligentes para decisiones automatizadas.
Plataforma educativa impulsada por IA (OpenAI + Mistral) con RAG, agentes inteligentes, análisis de imágenes, paneles administrativos y sistema de usuarios completo.
Ecossistema open source de agentes de IA para 'reflorestar o digital'. Um projeto de tecnologia sustentável inspirado no encontro das águas.
Servidor MCP integrado con n8n y PostgreSQL para crear workflows inteligentes y herramientas personalizadas. Permite extender n8n con agentes AI y herramientas MCP, facilitando la automatización avanzada y la integración de modelos contextuales.
Workflow com conversor de JSON para formato TOON (Token-Oriented Object Notation) no n8n, visando economizar prompts e otimizar agentes de IA
Este repositorio es un ejemplo educativo de cómo construir un chatbot conversacional multi-turno utilizando LangGraph y modelos de lenguaje (LLM). El objetivo es mostrar, de manera práctica y modular, cómo orquestar agentes inteligentes y flujos de conversación complejos en Python, siguiendo las mejores prácticas de la comunidad.
Curso completo de Agentes IA con LangChain, LangRAP y n8n. Incluye ejemplos prácticos, agentes simples, agentes que resumen PDFs, agentes girly, gestión de entornos, variables de entorno y buenas prácticas con GitHub.
Uma implementação bare bone de um agente de IA em Go, com adição de ferramentas de forma simplificada.
Agentes de Aprendizaje por Refuerzo entrenados en entornos de VizDoom con PPO y DQN
