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title: ai-multiagents-committee |
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emoji: 🖥️🤖🤖🤖 |
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sdk: gradio |
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sdk_version: "4.8.0" |
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app_file: app.py |
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# Multi-Agent AI Committee |
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Um sistema interativo de múltiplos agentes de IA que trabalham em conjunto para análise de texto, classificação de imagens e perguntas e respostas. |
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## Como Usar |
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O sistema oferece três funcionalidades principais: |
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1. **Análise de Sentimento**: |
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- Digite um texto |
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- Selecione os agentes (BERT, RoBERTa, DistilBERT) |
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- Receba uma análise consolidada do sentimento |
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2. **Classificação de Imagens**: |
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- Faça upload de uma imagem |
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- Selecione os agentes (ResNet, ViT, BEiT) |
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- Obtenha classificações detalhadas |
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3. **Perguntas e Respostas**: |
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- Digite uma pergunta e forneça um contexto |
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- Selecione os agentes (RoBERTa-SQuAD, BERT-SQuAD, DistilBERT-SQuAD) |
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- Receba respostas baseadas no contexto |
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## Detalhes Técnicos |
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O projeto utiliza diversos modelos de IA de última geração: |
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### Análise de Texto: |
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- **BERT**: Modelo base multilingual para análise de sentimento |
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- **RoBERTa**: Versão otimizada do BERT para melhor performance |
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- **DistilBERT**: Versão compacta e rápida do BERT |
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### Classificação de Imagens: |
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- **ResNet**: Rede neural convolucional profunda |
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- **ViT**: Vision Transformer para processamento de imagens |
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- **BEiT**: BERT for Image Transformation |
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### Sistema de Perguntas e Respostas: |
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- **RoBERTa-SQuAD**: Otimizado para compreensão de texto |
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- **BERT-SQuAD**: Treinado no dataset SQuAD |
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- **DistilBERT-SQuAD**: Versão eficiente para QA |
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## Métricas e Avaliação |
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- Confiança média dos agentes |
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- Taxa de concordância entre agentes |
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- Distribuição dos resultados |
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- Análise detalhada por agente |
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## Informações Adicionais |
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- Desenvolvido por Ramon Mayor Martins (2025) |
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- E-mail: [[email protected]](mailto:[email protected]) |
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- Homepage: [https://rmayormartins.github.io/](https://rmayormartins.github.io/) |
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- Twitter: [@rmayormartins](https://twitter.com/rmayormartins) |
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- GitHub: [https://github.com/rmayormartins](https://github.com/rmayormartins) |
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## Notas |
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- O sistema utiliza uma abordagem de comitê, onde múltiplos agentes trabalham juntos |
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- As decisões são baseadas em votação majoritária e média de confiança |
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- Implementado em Python usando Transformers e Gradio |
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- Hospedado no Hugging Face Spaces |
