Esquilax est un framework léger en TypeScript conçu pour construire et orchestrer des workflows complexes d'agents d'IA. Il fournit une API claire permettant aux développeurs de définir déclarativement des agents, d'assigner des modules de mémoire et d'intégrer des actions plugins telles que des appels API ou des requêtes en base de données. Avec un support intégré pour la gestion du contexte et la coordination multi-agent, Esquilax simplifie la création de chatbots, d'assistants numériques et de processus automatisés. Son architecture basée sur des événements permet de chaîner ou de déclencher dynamiquement des tâches, tandis que les outils de journalisation et de débogage offrent une visibilité complète sur les interactions des agents. En abstraction du code répétitif, Esquilax aide les équipes à prototyper rapidement des applications IA évolutives.

Multi-Agent-LLM est conçu pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des personas uniques, un stockage mémoire et l'intégration d'outils ou API externes. Un AgentManager central gère les boucles de communication, permettant aux agents d'échanger des messages dans un environnement partagé et de progresser collectivement vers des objectifs complexes. Le framework supporte la permutation des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Hugging Face), des modèles de prompt flexibles, des historiques de conversation et des contextes d'outils étape par étape. Les développeurs bénéficient d'utilitaires intégrés pour la journalisation, la gestion des erreurs et le spawning dynamique d'agents, ce qui permet une automatisation évolutive des flux de travail multi-étapes, des tâches de recherche et des pipelines de décision.

Agent-Oriented Architecture (AOA) est un cadre robuste qui équipe les développeurs d'outils pour construire et maintenir des systèmes multi-agents intelligents. Les agents encapsulent l'état, les comportements et les modèles d'interaction, communiquant via un bus de messages asynchrone. AOA comprend des modules pour l'enregistrement, la découverte et la mise en correspondance des agents, permettant une composition dynamique de services. La modélisation du comportement prend en charge les machines à états finis, la planification axée sur les objectifs et les déclencheurs basés sur les événements. Le cadre gère les événements du cycle de vie des agents tels que la création, la suspension, la migration et la terminaison. La surveillance intégrée et la journalisation facilitent l'optimisation des performances et le débogage. La couche de transport adaptable d'AOA prend en charge TCP, HTTP et des protocoles personnalisés, la rendant adaptable aux déploiements sur site, dans le cloud ou en edge. L'intégration avec des bibliothèques populaires assure une intégration transparente des données et des modèles d'IA.