LLM to MCP Integration Engine est un cadre open-source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLMs) avec diverses plateformes de communication par messagerie (MCP). Il fournit des adaptateurs pour les API LLM telles qu'OpenAI et Anthropic, ainsi que des connecteurs pour des plateformes comme Slack, Discord et Telegram. Le moteur gère l'état des sessions, enrichit le contexte et route les messages bidirectionnellement. Son architecture basée sur des plugins permet aux développeurs d'étendre la prise en charge à de nouveaux fournisseurs et de personnaliser la logique métier, accélérant ainsi le déploiement d'agents IA en environnement de production.

Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.

AgentMesh est un cadre axé sur les développeurs qui vous permet d’enregistrer des agents IA individuels et de les relier dans un réseau dynamique. Chaque agent peut se spécialiser dans une tâche spécifique — comme la stimulation LLM, la récupération ou une logique personnalisée — et AgentMesh gère le routage, l’équilibrage des charges, la gestion des erreurs et la télémétrie dans tout le réseau. Cela permet de construire des flux de travail complexes à plusieurs étapes, de chaîner des agents et d’étendre l’exécution horizontalement. Avec des transports modulaires, des sessions avec état et des crochets d’extensibilité, AgentMesh accélère la création de systèmes solides et distribués d’agents IA.