O quarto argumento (opcional) é o arquivo em que o JSON OUPUT deve ser escrito (stdout se estiver ausente)
Testes mínimos com testes de execução PIPENV/runall.sh:
Atualmente, pressiona apenas para dominar as ações do github.Trabalho inicial no TLC: fonte e notebook (onde tentamos forçar o modelo não treinado a números de OPUT como “xx, xxx, xxx.xx”, onde x é um dígito).O primeiro argumento é o nome (classe) da ferramenta (a ferramenta precisa ser adicionada na principal).Mas você provavelmente vai querer clonar o repositório para obter a Biblioteca de Programas:
A maior parte do desenvolvimento é feita no Python Notebook (JupiterLab).Atualmente, a AutoCog oferece autômatos de pensamentos estruturados (STA) como seu único modelo de programação.
Fonte: https://github.com/LLNL/AutoCog/blob/master/README.md
