Os frameworks de agentes de IA s\u00e3o onde as equipes definem o comportamento do agente: objetivos, ferramentas, mem\u00f3ria, transfer\u00eancias, loops e as regras para quando um agente deve parar. Mas a camada de acesso ao modelo \u00e9 uma decis\u00e3o diferente. Se cada framework de agente estiver conectado diretamente a um provedor, o produto herda os pre\u00e7os, limites de taxa, interrup\u00e7\u00f5es, mudan\u00e7as de modelo e regras de conta desse provedor.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9 por isso que os frameworks de agentes de IA funcionam melhor quando o framework chama uma API de modelo est\u00e1vel e a camada de modelo lida com escolha, roteamento, failover, visibilidade de uso e faturamento. ShareAI se encaixa nessa camada. O aplicativo do agente permanece fora do ShareAI, enquanto o ShareAI oferece aos desenvolvedores uma API para mais de 150 modelos, sinais de mercado, uso por token e um caminho Builder quando o tr\u00e1fego do agente deve se tornar monetiz\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
Um framework de agente deve ajud\u00e1-lo a definir o trabalho. N\u00e3o deve for\u00e7ar cada chamada de modelo, etapa de ferramenta e decis\u00e3o de fallback em um caminho de provedor codificado.<\/p>\n\n\n\n
Um agente de produ\u00e7\u00e3o geralmente tem diferentes tipos de chamadas de modelo. Um planejador pode precisar de um racioc\u00ednio mais forte. Um classificador pode precisar de baixo custo e baixa lat\u00eancia. Um resumidor pode precisar de uma rota mais barata. Uma resposta vis\u00edvel ao cliente pode precisar de um modelo de maior qualidade e um fallback mais seguro. Tratar todas essas etapas como um modelo padr\u00e3o torna o custo e a confiabilidade mais dif\u00edceis de controlar.<\/p>\n\n\n\n
ShareAI oferece ao aplicativo uma camada de modelo est\u00e1vel. Os desenvolvedores podem comparar modelos<\/a>, testar op\u00e7\u00f5es e rotear o tr\u00e1fego por meio de uma API em vez de manter integra\u00e7\u00f5es separadas de provedores para cada framework ou etapa de agente.<\/p>\n\n\n\n A maioria das integra\u00e7\u00f5es segue o mesmo padr\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Esse padr\u00e3o \u00e9 especialmente \u00fatil quando seu framework j\u00e1 suporta um cliente de modelo de chat compat\u00edvel com OpenAI. LangChain documenta como sua integra\u00e7\u00e3o ChatOpenAI pode usar uma URL base configur\u00e1vel, que \u00e9 o padr\u00e3o que muitas equipes usam ao rotear por meio de um proxy, gateway ou API de modelo compat\u00edvel. Documenta\u00e7\u00e3o LangChain ChatOpenAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Antes de alterar uma configura\u00e7\u00e3o de framework, fa\u00e7a uma solicita\u00e7\u00e3o direta no lado do servidor. Isso fornece uma base limpa para credenciais, sele\u00e7\u00e3o de modelo e formato de resposta.<\/p>\n\n\n\n Mantenha a chave no servidor. N\u00e3o a exponha no c\u00f3digo do navegador, reposit\u00f3rios p\u00fablicos, plugins do lado do cliente ou modelos de agentes compartilhados. Quando a solicita\u00e7\u00e3o for bem-sucedida, mova o mesmo endpoint e chave para a configura\u00e7\u00e3o do framework.<\/p>\n\n\n\n Para frameworks baseados em c\u00f3digo, o padr\u00e3o geralmente \u00e9 uma URL base, uma chave de API e um nome de modelo. No LangChain, isso pode ser assim:<\/p>\n\n\n\n Para ferramentas que usam vari\u00e1veis de ambiente, configure as vari\u00e1veis de API do modelo do framework para a chave e URL base do ShareAI no ambiente de implanta\u00e7\u00e3o, depois reinicie o runtime do trabalhador ou agente.<\/p>\n\n\n\n Para ferramentas visuais, procure configura\u00e7\u00f5es de provedor de modelo ou configura\u00e7\u00f5es de provedor personalizado. A documenta\u00e7\u00e3o do Dify, por exemplo, separa provedores de sistema de provedores personalizados em sua configura\u00e7\u00e3o de provedor de modelo: Documenta\u00e7\u00e3o do provedor de modelo Dify<\/a>. Os r\u00f3tulos exatos diferem por produto, mas as entradas pr\u00e1ticas geralmente s\u00e3o as mesmas: chave, endpoint, modelo e escopo de uso.<\/p>\n\n\n\n Uma vez que o framework possa chamar o ShareAI, evite enviar cada etapa para o mesmo modelo por h\u00e1bito. Uma configura\u00e7\u00e3o melhor atribui rotas de modelo por tipo de trabalho.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 aqui que uma abordagem de API \u00fanica se torna \u00fatil. O framework n\u00e3o precisa de uma integra\u00e7\u00e3o separada para cada decis\u00e3o de provedor. O aplicativo pode manter um padr\u00e3o de chamada est\u00e1vel enquanto a equipe altera as rotas conforme mudam os pre\u00e7os, lat\u00eancia, disponibilidade ou qualidade.<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea j\u00e1 estiver operando com m\u00faltiplos agentes, trate isso como parte do seu modelo operacional, n\u00e3o apenas como uma configura\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo. O guia mais amplo Opera\u00e7\u00f5es de frota de agentes de IA<\/a> explica como roteamento, precifica\u00e7\u00e3o e propriedade se encaixam quando um agente se torna muitos.<\/p>\n\n\n\n Alguns fluxos de trabalho de agentes s\u00e3o centros de custo internos. Outros s\u00e3o recursos de produtos voltados para o cliente. Se um Builder possui um aplicativo, plugin, fluxo de trabalho, chatbot ou produto de agente fora do ShareAI, esse tr\u00e1fego de agente pode se tornar parte de um modelo de neg\u00f3cios baseado em uso.<\/p>\n\n\n\n O Builder ainda desenvolve e possui o aplicativo fora do ShareAI. O ShareAI gerencia o uso de infer\u00eancia de IA roteada, o pagamento do cliente por esse uso roteado, a configura\u00e7\u00e3o de margem ou sobretaxa, e o pagamento mensal ao Builder com base nos ganhos gerados.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 importante para frameworks de agentes porque os agentes podem criar uso desigual. Um cliente pode executar alguns resumos de suporte por m\u00eas. Outro pode executar milhares de chamadas de pesquisa, triagem e fluxo de trabalho. Com a monetiza\u00e7\u00e3o do Builder no ShareAI, o Builder pode rotear o tr\u00e1fego de IA pelo ShareAI, definir uma margem e permitir que clientes com uso intenso paguem pela infer\u00eancia que geram.<\/p>\n\n\n\n Quando estiver pronto para mapear o lado comercial, abra o Console do Construtor<\/a>. Para planejamento de implementa\u00e7\u00e3o, mantenha o documenta\u00e7\u00e3o do ShareAI<\/a> por perto.<\/p>\n\n\n\n O menor lan\u00e7amento \u00fatil \u00e9 um agente, uma rota, um backup e um r\u00f3tulo de uso. Assim que esse caminho for mensur\u00e1vel, expanda o padr\u00e3o para a pr\u00f3xima etapa do agente.<\/p>\n\n\n\n Frameworks de agentes de IA ajudam os desenvolvedores a definir o comportamento do agente, ferramentas, mem\u00f3ria, fluxos de trabalho, estado e ciclos de execu\u00e7\u00e3o. Eles s\u00e3o diferentes da camada de acesso ao modelo que decide qual modelo atende a cada solicita\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Uma API mant\u00e9m o acesso ao modelo mais f\u00e1cil de alterar. As equipes podem direcionar diferentes etapas do agente para diferentes modelos, comparar sinais do mercado e reduzir a depend\u00eancia de uma integra\u00e7\u00e3o de provedor.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o. O ShareAI \u00e9 um marketplace e API de IA. Ele n\u00e3o constr\u00f3i a aplica\u00e7\u00e3o do agente. Ele pode atuar por tr\u00e1s de um framework de agente como a camada de acesso ao modelo, roteamento, uso, faturamento e monetiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Sim, quando a integra\u00e7\u00e3o LangChain est\u00e1 configurada para chamar o endpoint de conclus\u00f5es de chat do ShareAI com uma chave de API do ShareAI e um nome de modelo compat\u00edvel. Teste a solicita\u00e7\u00e3o direta da API antes de integr\u00e1-la na cadeia completa.<\/p>\n\n\n\n Frequentemente, sim. Se a ferramenta visual suporta um provedor de modelo personalizado ou um endpoint compat\u00edvel com OpenAI, a configura\u00e7\u00e3o geralmente se resume ao endpoint, chave de API, nome do modelo e onde a ferramenta armazena as credenciais do provedor.<\/p>\n\n\n\n Comece com o trabalho. Use modelos mais robustos para planejamento e respostas de alto valor, modelos de menor custo para classifica\u00e7\u00e3o simples ou formata\u00e7\u00e3o, e rotas de backup para etapas que n\u00e3o podem falhar silenciosamente.<\/p>\n\n\n\n O failover oferece ao agente outro caminho de modelo quando a rota preferida est\u00e1 indispon\u00edvel, lenta, muito cara ou inadequada para uma solicita\u00e7\u00e3o. \u00c9 mais \u00fatil quando testado antes que o tr\u00e1fego de produ\u00e7\u00e3o cres\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n Sim, quando o construtor possui o aplicativo, fluxo de trabalho, plugin, chatbot ou produto de agente fora do ShareAI e direciona seu tr\u00e1fego de infer\u00eancia de IA atrav\u00e9s do ShareAI. O construtor pode definir uma margem ou sobretaxa para esse tr\u00e1fego.<\/p>\n\n\n\n No modelo de construtor, o cliente, espa\u00e7o de trabalho, usu\u00e1rio ou conta que gera o uso de IA roteado paga ao ShareAI por esse uso. O ShareAI paga ao construtor mensalmente com base nos ganhos gerados pela margem ou sobretaxa configurada.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o. Os construtores ganham com o tr\u00e1fego de aplicativos que eles roteiam atrav\u00e9s do ShareAI. Os provedores ganham por meio de programas de provedores aprovados ao contribuir com capacidade de computa\u00e7\u00e3o eleg\u00edvel para a rede ShareAI.<\/p>\n\n\n\n Rastreie o nome do agente, usu\u00e1rio ou espa\u00e7o de trabalho, rota do modelo, lat\u00eancia, uso de tokens, taxa de erro, eventos de fallback e a a\u00e7\u00e3o do cliente ou recurso que acionou a chamada. Esses dados tornam as decis\u00f5es de pre\u00e7os e roteamento muito mais f\u00e1ceis posteriormente.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Conecte frameworks de agentes de IA \u00e0 API \u00fanica do ShareAI para roteamento de modelos, failover, visibilidade de uso e monetiza\u00e7\u00e3o do Builder.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cta-title":"Integrate one API","cta-description":"Access 150+ models with smart routing and failover.","cta-button-text":"View Docs","cta-button-link":"https:\/\/shareai.now\/documentation\/?utm_source=blog&utm_medium=content&utm_campaign=ai-agent-frameworks-one-api-multiple-models","rank_math_title":"AI Agent Frameworks: Connect One API to Multiple Models","rank_math_description":"AI agent frameworks work better with one API for model routing, failover, usage visibility, and Builder monetization.","rank_math_focus_keyword":"AI agent frameworks, multi-provider AI API, AI API routing","footnotes":""},"categories":[4,9],"tags":[99,88,176,105],"class_list":["post-3071","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-developers","category-product","tag-ai-agents","tag-ai-api","tag-ai-routing","tag-builder-monetization"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/posts\/3071","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/comments?post=3071"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/posts\/3071\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3074,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/posts\/3071\/revisions\/3074"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/media?parent=3071"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/categories?post=3071"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/pt\/api\/wp\/v2\/tags?post=3071"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}O Padr\u00e3o B\u00e1sico de Conex\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
Etapa 1: Prove a Solicita\u00e7\u00e3o ShareAI<\/h2>\n\n\n\n
curl -X POST \"https:\/\/api.shareai.now\/v1\/chat\/completions\" \\\"<\/code><\/pre>\n\n\n\nEtapa 2: Direcione o Framework para o ShareAI<\/h2>\n\n\n\n
import os<\/code><\/pre>\n\n\n\nSHAREAI_API_KEY=\"sua-chave-do-lado-do-servidor\"<\/code><\/pre>\n\n\n\nEtapa 3: Divida Rotas de Agentes por Tarefa<\/h2>\n\n\n\n
Onde a Monetiza\u00e7\u00e3o do Builder se Encaixa<\/h2>\n\n\n\n
Checklist de Produ\u00e7\u00e3o para Frameworks de Agentes de IA<\/h2>\n\n\n\n
Perguntas Frequentes<\/h2>\n\n\n\n
O que s\u00e3o frameworks de agentes de IA?<\/h3>\n\n\n\n
Por que conectar frameworks de agentes de IA a uma API?<\/h3>\n\n\n\n
O ShareAI \u00e9 um framework de agentes de IA?<\/h3>\n\n\n\n
Posso usar o ShareAI com LangChain?<\/h3>\n\n\n\n
Os construtores de agentes visuais podem usar este padr\u00e3o?<\/h3>\n\n\n\n
Como devo escolher modelos para diferentes etapas de agentes?<\/h3>\n\n\n\n
Como o failover ajuda os agentes de IA?<\/h3>\n\n\n\n
Os construtores podem monetizar o uso da estrutura de agentes?<\/h3>\n\n\n\n
Quem paga pelo uso de agentes roteados?<\/h3>\n\n\n\n
Os provedores e construtores ganham da mesma forma?<\/h3>\n\n\n\n
O que devo rastrear antes do lan\u00e7amento?<\/h3>\n\n\n\n