---
---
title: Agent Pruning Lab
emoji: ✂️
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: streamlit
sdk_version: 1.31.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
---

# 🧠 Agent Pruning Lab

Demonstração visual de **Context Pruning com Provence** e **Semantic Highlighting** para sistemas de Agentes LLM.

## 🎯 O que este projeto demonstra

- **Provence**: Pruning eficiente de contexto em nível de sentença [Paper ICLR 2025](https://arxiv.org/abs/2501.16214)
- **Semantic Highlighting**: Visualização de relevância semântica token-a-token
- **Agent Simulation**: Como agentes LLM podem operar de forma mais eficiente

## 🚀 Tecnologias

- Streamlit para UI interativa
- Provence/OpenProvence para pruning de contexto
- Plotly para visualizações de dados
- Hugging Face Spaces para deploy

## 📊 Resultados

| Método | Compressão | F1 Score |
|--------|-----------|----------|
| Provence | 80-95% | 66.76% |
| XProvence | 75-85% | 58.97% |

## 🔗 Links

- [Provence Paper](https://arxiv.org/abs/2501.16214)
- [OpenProvence GitHub](https://github.com/hotchpotch/open_provence)
- [Semantic Highlighting Blog](https://milvus.io/blog/semantic-highlighting-model-for-rag-context-pruning-and-token-saving.md)