Multi-Agents proporciona un entorno estructurado donde diferentes agentes de IA—como planificadores, ejecutores y críticos—colaboran para resolver tareas de múltiples pasos. El agente planificador descompone metas de alto nivel en sub tareas, el agente ejecutor interactúa con APIs o herramientas externas para realizar cada paso, y el agente crítico revisa los resultados para asegurar precisión y coherencia. Módulos de memoria permiten a los agentes almacenar contexto entre interacciones, mientras que un sistema de mensajería asegura una comunicación fluida. El marco es extensible, permitiendo a los usuarios agregar roles personalizados, integrar herramientas propietarias o cambiar los backends LLM para casos de uso especializados.

Summarization Agent Reflection combina un modelo de resumen avanzado con un mecanismo de reflexión incorporado para evaluar y refinar de manera iterativa sus propios resúmenes. Los usuarios proporcionan una o más entradas de texto —como artículos, documentos o transcripciones— y el agente genera un resumen inicial, luego analiza esa salida para identificar puntos faltantes o inexactitudes. Regenera o ajusta el resumen en función de bucles de retroalimentación hasta obtener un resultado satisfactorio. Los parámetros configurables permiten personalizar la longitud, profundidad y estilo del resumen, haciéndolo adaptable a diferentes dominios y flujos de trabajo.

Duet GPT es un marco de código abierto basado en Python para orquestar conversaciones multi-agente entre dos modelos GPT. Usted define roles de agentes distintos, personalizados con indicaciones del sistema, y el marco gestiona automáticamente los turnos, el paso de mensajes y el historial de la conversación. Esta estructura cooperativa acelera la resolución de tareas complejas, permitiendo razonamiento comparativo, ciclos de crítica y refinamiento iterativo mediante intercambios de ida y vuelta. Su integración perfecta con la API de OpenAI, configuración sencilla y registro incorporado lo hacen ideal para investigación, prototipado y flujos de trabajo en producción en asistencia de programación, soporte en decisiones e ideación creativa. Los desarrolladores pueden ampliar las clases principales para integrar nuevos servicios LLM, ajustar la lógica del iterador y exportar transcripciones en formatos JSON o Markdown para análisis posterior.

El Agente de IA construido sobre ToolHouse y Groq LLM toma indicaciones en lenguaje natural de los desarrolladores y orquesta una cadena de herramientas—como generadores de código, linters, ejecutores de pruebas y conectores CI/CD—para producir, validar y refinar fragmentos de código. Soporta múltiples lenguajes de programación, ofrece iteraciones basadas en retroalimentación y puede integrar plugins personalizados para tareas específicas. Al automatizar pasos de ejecución y pruebas, el agente asegura que el código generado cumpla con los estándares de calidad antes de su entrega.

Content Summarizer with AI Agents gestiona una secuencia de agentes AI especializados para agilizar los flujos de trabajo de resumo de contenido. Un FetchAgent recupera texto de URL o archivos locales, mientras que un PreprocessingAgent limpia y segmenta el contenido. Un SummarizationAgent genera resúmenes concisos para cada segmento usando modelos GPT, y un FeedbackAgent refina de forma iterativa el resultado para coherencia y relevancia. La herramienta soporta la personalización de la longitud y el tono del resumen, maneja documentos largos mediante fragmentación y produce resúmenes finales en texto plano o JSON. Requiere una clave API válida de OpenAI y funciona en un entorno Python estándar.

Hashiru AgentX es un orquestador de flujo de trabajo IA unificado alojado en Hugging Face Spaces. Permite a los usuarios ingresar instrucciones en lenguaje natural y elegir entre agentes preconstruidos para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos. Detrás de escenas, compone dinámicamente cadenas de herramientas, ejecuta fragmentos de Python en un sandbox seguro, consulta recursos en línea y extrae conocimientos de archivos cargados. Los resultados se devuelven en formato conversacional, facilitando refinamientos iterativos y descargas fáciles de resultados.