semvec/pypi-packages huggingface dataset:
deveaglelib 0.0.0
Implements LangGraph based agents following the CoALA framework.
Requires Python: <3.12,>=3.10

<p align="center">
    <img src="./assets/EAGLE.jpg" alt="EAGLE Logo" />
</p>

# Enhanced Agents for Generative Language Excellence

## Do que se trata este projeto?

Esse projeto implementa a visão do [framework CoALA (Cognitive Architectures for Language Agents)](https://github.com/ysymyth/awesome-language-agents) no contexto do [LangGraph](https://www.langchain.com/langgraph), com agentes, ferramentas e estratégias de integração multiagentes para servirem de exemplo para novas implementações.

## Instalação

### Pré-requisitos (considerando o uso do Conda para gerenciar o ambiente python)

- [Miniforge 3](https://conda-forge.org/download/): O Miniforge é uma distribuição mínima do conda, que é um gerenciador de pacotes e ambientes virtuais. Ele será usado para criar um ambiente virtual para instalar as dependências do projeto.

### Criando o ambiente virtual

1. Uma vez instalado o Conda, abra o terminal e digite o seguinte comando:

```bash
conda create -n eagle python=3.10
```

2. Após a criação do ambiente, ative-o com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

3. Instale a versão mais recente do Poetry com o comando:

```bash
pip install poetry==1.8.5
```

1. Instale as dependências do projeto com o comando:

```bash
poetry install
```

## Testes
Para executar os testes, execute os seguintes passos:

1. Ative o ambiente virtual com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

2. Copie o arquivo `sample.test.env` para `.test.env` e preencha as variáveis de ambiente com as informações necessárias para o seu amnbiente de testes.

```bash
cp sample.test.env .test.env
```

### Ponto de Atenção

Os testes e exemplos dos notebooks estão baseados nos modelos `AzureChatOpenAI` para os LLMs e `AzureOpenAIEmbeddings` para os embeddings. Caso seja necessário utilizar outros nomes de modelos, tipos ou ajustar as relações com as variáveis de ambiente, essas alterações podem ser feitas na pasta [`tests/models`](tests/models).

## Exemplos de uso das funcionalidades

A pasta `notebooks` contém exemplos de uso das ferramentas. Para executar os exemplos:

1. Ative o ambiente virtual com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

2. Ative a extensão de widgets do jupyter com o comando:

```bash
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
```

3. Ative o jupyter lab com o comando:

```bash
jupyter lab
```

4. Abra o browser e execute os notebooks da pasta `notebooks`.
moffetthub 0.7.0
A CLI tool for querying and downloading files from MoffettHub.
Requires Python: >=3.7
Keywords: cli, model-hub

# MoffettHub CLI

MoffettHub CLI 是一个命令行工具，用于查询和下载 MoffettHub 上的模型文件。它提供了类似 Hugging Face CLI 的体验，让您可以方便地管理和下载模型。

## 功能特点

- 浏览和搜索模型仓库
- 下载模型文件
- 显示下载进度
- 支持并行下载
- 管理本地下载模型

## 安装要求

- Python >= 3.7
- pigz (用于并行解压缩，可选)

## 安装

```bash
# 安装 Python 包
pip install moffetthub

# 安装 pigz (Ubuntu/Debian)
sudo apt install pigz

# 安装 pigz (macOS)
brew install pigz
```

## 使用示例

### 列出模型仓库内容

```bash
moffetthub-cli list
```

### 下载模型（默认下载路径为 ~/.moffetthub_cache）

```bash
moffetthub-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
```

### 查看本地下载模型

```bash
moffetthub-cli list-cache
```

### 删除本地下载模型

```bash
moffetthub-cli remove-cache deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
```

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件
owl-mcp 0.1.2
A MCP server for OWL ontology operations
Requires Python: <=3.13,>=3.10

# OWL-MCP

OWL-MCP is a Model-Context-Protocol (MCP) server for working with Web Ontology Language (OWL) ontologies. The goal is to allow for maintenance of ontologies as a part of AI chat sessions.

![img](https://avatars.githubusercontent.com/u/4671070?v=4) ![img](https://avatars.githubusercontent.com/u/182288589?s=200&v=4)

## Quick Start

This walks you through using owl-mcp with [Goose](https://github.com/block/goose), but any MCP-enabled AI host will work.

### Install Goose

You can use either the Desktop or CLI version of Goose from here:

* [goose installation](https://block.github.io/goose/docs/getting-started/installation/)

Follow the instructions for setting up an LLM provider (Anthropic recommended)

### Install OWL-MCP extension

You can either install directly from this link:

 * [Install OWL-MCP](goose://extension?cmd=uvx&arg=owl-mcp&id=owl_mcp&name=OWL%20MCP)

 Or to do this manually, in the Extension section of Goose, add a new entry for owlmcp:

 `uvx owl-mcp`

 ![img](docs/images/goose-install-extension.png)

 ### Try it out

You can ask to create an ontology, or add axioms to an ontology:

 ![img](docs/images/goose-example.png)

## How this works

The MCP server provides function calls for finding, adding, or removing OWL axioms, using OWL functional syntax. Each function call is accompanied by the file path of the OWL file on your disk. Any format supported by py-horned-owl is accepted (we following OBO guidelines and recommend functional syntax for source).

The server takes care of keeping an instance of the ontology in memory and syncing it with disk. Any CRUD operation simultaneously updates the in-memory model and syncs this with disk. If you have Protege running, Protege will also
sync with local disk, and show updates.

The server is well adapted for working with OBO-style ontologies - when OWL strings are sent back to the client, labels for opaque IDs are included after `#`s comments, as is common for obo-format.

## Key Features

- **MCP Server Integration**: Connect AI assistants directly to OWL ontologies using the standardized Model-Context-Protocol
- **Thread-safe operations**: All ontology operations are thread-safe, making it suitable for multi-user environments
- **File synchronization**: Changes to the ontology file on disk are automatically detected and synchronized
- **Event-based notifications**: Register observers to be notified of changes to the ontology
- **Simple string-based API**: Work with OWL axioms as strings in functional syntax without dealing with complex object models
- **Configuration system**: Store and manage settings for frequently-used ontologies
- **Label support**: Access human-readable labels for entities with configurable annotation properties
deveagle 0.0.0
Implements LangGraph based agents following the CoALA framework.
Requires Python: <3.12,>=3.10

<p align="center">
    <img src="./assets/EAGLE.jpg" alt="EAGLE Logo" />
</p>

# Enhanced Agents for Generative Language Excellence

## Do que se trata este projeto?

Esse projeto implementa a visão do [framework CoALA (Cognitive Architectures for Language Agents)](https://github.com/ysymyth/awesome-language-agents) no contexto do [LangGraph](https://www.langchain.com/langgraph), com agentes, ferramentas e estratégias de integração multiagentes para servirem de exemplo para novas implementações.

## Instalação

### Pré-requisitos (considerando o uso do Conda para gerenciar o ambiente python)

- [Miniforge 3](https://conda-forge.org/download/): O Miniforge é uma distribuição mínima do conda, que é um gerenciador de pacotes e ambientes virtuais. Ele será usado para criar um ambiente virtual para instalar as dependências do projeto.

### Criando o ambiente virtual

1. Uma vez instalado o Conda, abra o terminal e digite o seguinte comando:

```bash
conda create -n eagle python=3.10
```

2. Após a criação do ambiente, ative-o com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

3. Instale a versão mais recente do Poetry com o comando:

```bash
pip install poetry==1.8.5
```

1. Instale as dependências do projeto com o comando:

```bash
poetry install
```

## Testes
Para executar os testes, execute os seguintes passos:

1. Ative o ambiente virtual com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

2. Copie o arquivo `sample.test.env` para `.test.env` e preencha as variáveis de ambiente com as informações necessárias para o seu amnbiente de testes.

```bash
cp sample.test.env .test.env
```

### Ponto de Atenção

Os testes e exemplos dos notebooks estão baseados nos modelos `AzureChatOpenAI` para os LLMs e `AzureOpenAIEmbeddings` para os embeddings. Caso seja necessário utilizar outros nomes de modelos, tipos ou ajustar as relações com as variáveis de ambiente, essas alterações podem ser feitas na pasta [`tests/models`](tests/models).

## Exemplos de uso das funcionalidades

A pasta `notebooks` contém exemplos de uso das ferramentas. Para executar os exemplos:

1. Ative o ambiente virtual com o comando:

```bash
conda activate eagle
```

2. Ative a extensão de widgets do jupyter com o comando:

```bash
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
```

3. Ative o jupyter lab com o comando:

```bash
jupyter lab
```

4. Abra o browser e execute os notebooks da pasta `notebooks`.
akbc 0.0.6
a simple keyboard controller for apollo
Requires Python: >3.6

## apollo keyboard controller

This is a simple keyboard controller for the Apollo. It allows you to send control command according to your key operation.

### Requirements

- Apollo runtime(`cyber`, `canbus` and `common_msgs`), you should run it in the `apollo` docker container.
- locale set to `C.UTF-8` (or `en_US.UTF-8`)

### Installation

```bash
pip3 install akbc
```

### Usage

```bash
akbc --dbc_file <path_of_dbc_file> --device <can0>
```