Coleção de 28 tutoriais code-first para levar agentes de GenAI do protótipo à produção, abordando memória, RAG, implantação, segurança e observabilidade.
21,7 mil2,9 milJupyter NotebookOtherAtualizado há 3 dias
NirDiamant/GenAI_Agents
Coleção com mais de 50 tutoriais executáveis em notebooks Jupyter sobre técnicas para agentes de GenAI, de chatbots simples a sistemas multiagentes.
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- há 7 horas
O que é?
GenAI_Agents é um repositório de aprendizado com tutoriais e implementações para criar agentes de IA generativa. Cada item é um notebook que apresenta um design de agente, de um bot conversacional básico com gerenciamento de histórico a sistemas multiagentes desenvolvidos com LangGraph, AutoGen, CrewAI e OpenAI Swarm.
O catálogo é organizado por nível de dificuldade e área, com exemplos para iniciantes, introduções a frameworks como LangGraph e ao Model Context Protocol (MCP), além de agentes aplicados a educação, suporte ao cliente, análise de contratos, testes e criação de conteúdo. Muitos itens incluem links para vídeos explicativos e posts de blog relacionados.
O repositório é indicado para desenvolvedores que buscam código concreto e funcional para padrões de agentes, como chamadas de ferramentas, gerenciamento de estado, geração aumentada por recuperação e aprovação com human-in-the-loop, em vez de apenas explicações conceituais.
Recursos principais
- 01Mais de 50 notebooks com tutoriais, do nível iniciante ao avançado
- 02Aborda implementações com LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI e OpenAI Swarm
- 03Inclui uma introdução ao Model Context Protocol (MCP), com exemplos de servidor e cliente
- 04Demonstra colaboração entre agentes, memória e padrões de aprovação com human-in-the-loop
- 05Organizado em uma tabela pesquisável por categoria, framework e principais recursos
Casos de uso
- Aprender a criar um primeiro agente de IA do zero
- Comparar frameworks de agentes, como LangGraph, AutoGen e CrewAI, em tarefas semelhantes
- Encontrar um modelo inicial para um agente especializado em uma área, como suporte ao cliente ou análise de contratos
- Estudar padrões de orquestração multiagente e integração de ferramentas
Início rápido
- 1
Explore os notebooks de tutorial na pasta all_agents_tutorials
- 2
Abra um notebook para iniciantes, como simple_conversational_agent.ipynb, e execute as células
Antes de usar
- A licença não está claramente identificada nos metadados, então confira os termos de licença do repositório antes de reutilizar o código.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é GenAI_Agents?
- Coleção com mais de 50 tutoriais executáveis em notebooks Jupyter sobre técnicas para agentes de GenAI, de chatbots simples a sistemas multiagentes. GenAI_Agents é um repositório de aprendizado com tutoriais e implementações para criar agentes de IA generativa. Cada item é um notebook que apresenta um design de agente, de um bot conversacional básico com gerenciamento de histórico a sistemas multiagentes desenvolvidos com LangGraph, AutoGen, CrewAI e OpenAI Swarm.
- GenAI_Agents é gratuito? Qual é a licença?
- GenAI_Agents é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- GenAI_Agents ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de GenAI_Agents foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar GenAI_Agents?
- Aprender a criar um primeiro agente de IA do zero Comparar frameworks de agentes, como LangGraph, AutoGen e CrewAI, em tarefas semelhantes Encontrar um modelo inicial para um agente especializado em uma área, como suporte ao cliente ou análise de contratos Estudar padrões de orquestração multiagente e integração de ferramentas
- Como instalar GenAI_Agents?
- Explore os notebooks de tutorial na pasta all_agents_tutorials Abra um notebook para iniciantes, como simple_conversational_agent.ipynb, e execute as células
- Onde consigo GenAI_Agents?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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