AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

AgentChat est une plateforme centrée sur le développement pour la création de conversations IA multi-agent sophistiquées. Elle combine un backend FastAPI basé sur Python et une interface utilisateur React, permettant aux utilisateurs de définir des agents IA individuels avec des rôles distincts—tels que extracteur de données, analyste et résumeur—qui communiquent pour réaliser en collaboration des tâches complexes. En utilisant les modèles GPT d’OpenAI, AgentChat fournit un stockage de mémoire via Redis et supporte l’intégration d’outils personnalisés pour des tâches telles que les appels API, la collecte web et les requêtes de bases de données. La plateforme offre une surveillance des conversations en temps réel, des journaux de performance des agents et des pipelines d’agents configurables. Avec une architecture modulaire, les développeurs peuvent étendre les capacités des agents en ajoutant de nouveaux outils ou en ajustant les prompts, permettant des workflows automatisés personnalisés, des processus de prise de décision et des applications de découverte de connaissance.

SuperSwarm est conçu pour orchestrer des flux de travail pilotés par l'IA en exploitant plusieurs agents spécialisés qui communiquent et collaborent en temps réel. Il supporte la décomposition dynamique des tâches, où un agent contrôleur principal divise des objectifs complexes en sous-tâches et les assigne à des agents experts. Les agents peuvent partager le contexte, échanger des messages et adapter leur approche en fonction des résultats intermédiaires. La plateforme offre un tableau de bord basé sur le web, une API RESTful et une CLI pour le déploiement et la surveillance. Les développeurs peuvent définir des rôles personnalisés, configurer des topologies de swarm et intégrer des outils externes via des plugins. SuperSwarm se scale horizontalement en utilisant l'orchestration de conteneurs, garantissant une performance robuste sous des charges de travail importantes. Les journaux, métriques et visualisations aident à optimiser les interactions des agents, ce qui le rend adapté à des tâches comme la recherche avancée, l'automatisation du support client, la génération de code et la prise de décision.

Agent2Agent offre une interface web unifiée et une API pour définir, configurer et orchestrer des équipes d'agents IA. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles uniques tels que chercheur, analyste ou résumé, et communiquent via des canaux intégrés pour partager des données et déléguer des sous-tâches. La plateforme supporte les appels de fonctions, le stockage de mémoire et les intégrations webhook pour des services externes. Les administrateurs peuvent surveiller la progression du flux de travail, inspecter les journaux d'agents et ajuster dynamiquement les paramètres pour une exécution efficace, parallèle et une automatisation avancée des workflows.

Duet GPT est un cadre open source en Python pour orchestrer des conversations multi-agents entre deux modèles GPT. Vous définissez des rôles d'agents distincts, personnalisés avec des prompts système, et le cadre gère automatiquement le tour de rôle, le passage des messages et l'historique de la conversation. Cette structure collaborative accélère la résolution de tâches complexes, permettant un raisonnement comparatif, des cycles de critique et un raffinement itératif par échanges alternés. Son intégration transparente avec l'API OpenAI, sa configuration simple et sa journalisation intégrée en font un outil idéal pour la recherche, le prototypage et les flux de travail en production dans l'aide à la programmation, le support à la décision et l'idéation créative. Les développeurs peuvent étendre les classes principales pour intégrer de nouveaux services LLM, ajuster la logique de l'itérateur et exporter les transcriptions au format JSON ou Markdown pour l'analyse ultérieure.