El repositorio Agent Supervisor Demonstrates muestra cómo orquestar varios agentes de IA autónomos en un flujo de trabajo coordinado. Escrito en Python, define una clase Supervisor para despachar tareas, monitorear el estado de los agentes, manejar fallas y agregar respuestas. Puedes extender las clases base de agentes, conectar diferentes API de modelos y configurar políticas de programación. Registra actividades para auditoría, soporta ejecución paralela y ofrece un diseño modular para fácil personalización e integración en sistemas de IA más grandes.

Melissa funciona como un agente conversacional de IA que utiliza comprensión avanzada del lenguaje natural para interpretar comandos de usuario, generar respuestas contextualizadas y realizar tareas automatizadas. Ofrece características como planificación de tareas, recordatorios de citas, búsqueda de datos e integración con APIs externas como Google Calendar, Slack y servicios de correo electrónico. Los usuarios pueden extender las capacidades de Melissa mediante plugins personalizados, crear flujos de trabajo para procesos repetitivos y acceder a su base de conocimientos para obtener información rápidamente. Como proyecto de código abierto, los desarrolladores pueden alojar Melissa en servidores en la nube o locales, configurar permisos y adaptar su comportamiento para satisfacer necesidades organizacionales o personales, haciendo de él una solución flexible para productividad, soporte al cliente y asistencia digital.

El Asistente de IA Multi-Agente es un marco modular en Python que orquesta múltiples agentes con GPT, cada uno asignado a roles discretos como planificación, investigación, análisis y ejecución. El sistema soporta envío de mensajes entre agentes, almacenamiento de memoria e integración con herramientas y APIs externas, permitiendo la descomposición de tareas complejas y la resolución colaborativa de problemas. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento de los agentes, agregar nuevos conjuntos de herramientas y configurar flujos de trabajo mediante archivos de configuración sencillos. Aprovechando el razonamiento distribuido entre agentes especializados, el marco acelera investigaciones automatizadas, análisis de datos, soporte para decisiones y automatización de tareas. El repositorio incluye implementaciones y plantillas de ejemplo, permitiendo crear rápidamente prototipos de asistentes inteligentes y trabajadores digitales capaces de manejar flujos de trabajo de extremo a extremo en negocios, educación y entornos de investigación.