A rápida construção do ambiente é obtida por meio da solução de implementação padronizada do MiroFlow:
- Implementação em contêineresImagens do Docker baseadas na área restrita do E2B (
all_pip_apt_pkgmodelos) para fornecer dependências ambientais consistentes - Gerenciamento de configuração unificado: Uso
.envGerenciamento centralizado de arquivos de 7 tipos de chaves de API e 3 tipos de configurações de diretório de dados - Integração do controle de versãoO repositório do GitHub contém o script completo de sincronização de ambiente (
uv sync) - camada de abstração de serviço de modelo (MSAL)Interface unificada do cliente LLM: a interface unificada do cliente LLM suporta a troca rápida entre Anthropic/OpenAI e outros 6 tipos de modelos.
O tempo médio entre a clonagem do repositório e a execução da primeira tarefa foi medido em apenas 8 minutos (com chaves de API pré-preparadas).
Essa resposta foi extraída do artigoMiroFlow: uma estrutura para criar, gerenciar e dimensionar inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar rapidamente ambientes de desenvolvimento de corpos inteligentes reproduzíveis?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch