Multi-Agent-LLM está diseñado para facilitar la orquestación de múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes. Los usuarios pueden definir agentes individuales con personalidades únicas, almacenamiento de memoria e integración con herramientas o APIs externas. Un agente central, AgentManager, gestiona los bucles de comunicación, permitiendo a los agentes intercambiar mensajes en un entorno compartido y avanzar colaborativamente hacia objetivos complejos. El framework soporta cambiar proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), plantillas de prompts flexibles, historiales de conversación y contextos de herramientas paso a paso. Los desarrolladores se benefician de utilidades incorporadas para registros, manejo de errores y spawning dinámico de agentes, permitiendo automatizar flujos de trabajo multi-etapa, tareas de investigación y pipelines de toma de decisiones.

AI Web Scraper automatiza el proceso de recopilar y estructurar datos de sitios web combinando un navegador sin cabeza para renderizar JavaScript con un potente análisis impulsado por IA. Los usuarios proporcionan una URL y solicitudes personalizadas opcionales, y la herramienta obtiene la página, renderiza contenido dinámico y alimenta el resultado en un gran modelo de lenguaje para extraer tablas, listas, metadatos, resúmenes o cualquier información definida por el usuario. La salida se proporciona en JSON limpio, listo para el procesamiento posterior o integración en pipelines de datos.