Um Guia de Codificação para Explorar o Pipeline Completo do Agente nanobot, da Conexão de Ferramentas e Memória a Habilidades, Subagentes e Agendamento Cron

Neste tutorial, faremos um mergulho profundo no nanobot, o framework de agente de IA pessoal ultraleve da HKUDS que concentra todas as capacidades de um agente em aproximadamente 4.000 linhas de Python. Em vez de simplesmente instalá-lo e executá-lo prontamente, vamos abrir a 'capota' e recriar manualmente cada um de seus subsistemas centrais: o loop do agente, a execução de ferramentas, a persistência de memória, o carregamento de habilidades, o gerenciamento de sessão, a criação de subagentes e o agendamento cron, para que entendamos exatamente como eles funcionam. Vamos conectar tudo usando o gpt-4o-mini da OpenAI como nosso provedor de LLM, inserir nossa chave de API de forma segura pelo terminal (nunca a expondo na saída do notebook) e construir progressivamente, de um simples loop de chamada de ferramenta até um pipeline de pesquisa de várias etapas que lê e grava arquivos, armazena memórias de longo prazo e delega tarefas a workers de background concorrentes. Ao final, não apenas saberemos como usar nanobots, mas também entenderemos como estendê-los com ferramentas personalizadas, habilidades e nossas próprias arquiteturas de agente. Copiar Código Copiado Usar um navegador diferente import sys import os import subprocess def section(title, emoji=" "): """Imprime um cabeçalho de seção de forma elegante.""" width = 72 print(f"\n{'═' * width}") print(f" {emoji} {title}") print(f"{'═' * width}\n") def info(msg): print(f" {msg}") def success(msg): print(f" {msg}") def code_block(code): print(f" ┌─────────────────────────────────────────────────") for line in code.strip().split("\n"): print(f" │ {line}") print(f" └─────────────────────────────────────────────────") section("PASSO 1 · Instalando nanobot-ai & Dependências", " ") info("Instalando nanobot-ai do PyPI (última versão estável)...") subprocess.check_call([ sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "nanobot-ai", "openai", "rich", "httpx" ]) success("nanobot-ai instalado com sucesso!") import importlib.metadata nanobot_version = importlib.metadata.version("nanobot-ai") print(f" nanobot-ai version: {nanobot_version}") section("PASSO 2 · Entrada Segura da Chave de API da OpenAI", " ") info("Sua chave de API NÃO será impressa ou armazenada na saída do notebook.") info("Ela será mantida apenas na memória para esta sessão.\n") try: from google.colab import userdata OPENAI_API_KEY = userdata.get("OPENAI_API_KEY") if not OPENAI_API_KEY: raise ValueError("Não definida nos segredos do Colab") success("Chave de API carregada dos Segredos do Colab ('OPENAI_API_KEY').") info("Dica: Você pode definir isso no Colab → Painel de Segredos na barra lateral esquerda.") except Exceptio