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.

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.

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.