Crewai proporciona una biblioteca en Python para diseñar y ejecutar sistemas con múltiples agentes de IA. Los usuarios pueden definir agentes individuales con roles especializados, configurar canales de mensajería para comunicación entre agentes e implementar planificadores dinámicos para asignar tareas en función del contexto en tiempo real. Su arquitectura modular permite integrar diferentes LLM o modelos personalizados para cada agente. Herramientas integradas de registro y monitoreo rastrean conversaciones y decisiones, permitiendo una depuración y mejora iterativa del comportamiento de los agentes.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen está diseñado para automatizar la creación de secuencias de diálogos interactivos entre múltiples agentes de IA para pruebas, investigación y aplicaciones educativas. Los usuarios proporcionan un archivo de configuración para definir perfiles, personalidades y flujos de conversación de los agentes. El marco orquesta interacciones basadas en turnos, utilizando las API GPT de OpenAI para generar cada mensaje de forma dinámica. Las características principales incluyen plantillas de prompts configurables, integración API flexible, control de la duración de la conversación y registros exportables en JSON o texto. Con esta herramienta, los desarrolladores pueden simular discusiones complejas en grupo, someter a prueba agentes conversacionales en diversos escenarios y producir rápidamente grandes conjuntos de datos de diálogo sin scripts manuales. La arquitectura modular permite extensiones a otros proveedores LLM e integración en pipelines de desarrollo existentes.