openai-agents-python (README oficial)
Código-fonte oficial · GitHub (repositório oficial do projeto) · citada em 30 lições
- Publicado por
- GitHub (repositório oficial do projeto)
- Domínio
- github.com
- Tipo
- Código-fonte oficial
- Citada em
- 30 lições
Onde isto aparece
- Custo por tarefa: como estimar, controlar e otimizar o uso de agentes
- Prompt de sistema versionado: o coração do agente confiável
- Testando limites: como simular carga e detectar gargalos no agente
- Automatizando testes e deploy: CI/CD para agentes tributários
- Calendário de obrigações: agente de lembrete e conferência
- Auditoria e rastreabilidade: como registrar tudo sem travar o processo
- Orquestração avançada: multiagentes, handoffs e workflows auditáveis
- Ligando o agente aos sistemas do contabilidade com MCP e ferramentas
- Testes automatizados e regressão em fluxos multiagentes
- Métricas e alertas: avaliando qualidade e performance no ciclo de planejamento
- Acompanhamento de apostas estratégicas: do insight à revisão automatizada
- Gerenciando múltiplos fluxos: filas, prioridades e balanceamento
- Logs e tracing: encontrando o erro antes que ele vire crise
- Operação contínua: atualização, rollback e melhoria sem susto
- Automação de testes e regressão: crescer sem quebrar
- Orquestração de agentes: Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK e MCP
- Tracing, logs e auditoria: enxergando o que a IA faz
- Avaliação automática e revisão humana: IA auditável e confiável
- Atendimento automatizado: IA que resolve sem enrolar
- Orquestração distribuída: Agents, MCP e múltiplos fornecedores
- Cache de prompts e arquivos: reduzir custo sem perder rastreabilidade
- Ferramentas e contratos: como a IA chama funções externas
- Padrões de orquestração: Agents, MCP e ferramentas
- Gerenciamento de múltiplos agentes e fluxos concorrentes
- Diagnóstico de respostas ruins: truncamento, alucinação e erro de contexto
- Tracing e logs: como rastrear cada decisão do agente
- Guardrails: validando entrada, saída e ações irreversíveis
- Conexão com dados externos: uso de MCP e plugins
- Avaliação de prompts: casos de teste com resultado esperado antes de ir para produção
- Prompt de sistema versionado: papel, regras, formato e exemplos
