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AI代理協同

  • LiteSwarm orchestre des agents IA légers pour collaborer sur des tâches complexes, permettant des flux de travail modulaires et une automatisation basée sur les données.
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    Qu'est-ce que LiteSwarm ?
    LiteSwarm est un cadre complet d'orchestration d'agents IA conçu pour faciliter la collaboration entre plusieurs agents spécialisés. Les utilisateurs définissent des agents individuels avec des rôles distincts — tels que la récupération de données, l’analyse, la synthèse ou l’appel d’API externes — et les relient dans un flux de travail visuel. LiteSwarm gère la communication entre agents, le stockage mémoire persistant, la récupération d’erreurs et la journalisation. Il supporte l’intégration API, les extensions de code personnalisé et la surveillance en temps réel, permettant aux équipes de prototyper, tester et déployer des solutions multi-agents complexes sans overhead d'ingénierie important.
    Fonctionnalités principales de LiteSwarm
    • Moteur d’orchestration multi-agents
    • Constructeur de workflows visuels Low-Code
    • Modules de mémoire persistante
    • Communication entre agents
    • Intégration d’API externe
    • Surveillance et journalisation en temps réel
  • AgentSmith est un cadre open-source orchestrant des flux de travail multi-agent autonomes utilisant des assistants basés sur LLM.
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    Qu'est-ce que AgentSmith ?
    AgentSmith est un cadre modulaire d’orchestration d’agents en Python, permettant aux développeurs de définir, configurer et exécuter plusieurs agents IA en collaboration. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécialisés — chercheur, planificateur, codeur ou réviseur — et communiquer via un bus de messages interne. AgentSmith supporte la gestion de mémoire via des magasins vectoriels comme FAISS ou Pinecone, la décomposition des tâches en sous-tâches et la supervision automatisée pour assurer l’atteinte des objectifs. Les agents et les pipelines sont configurés via des fichiers YAML lisibles par l’humain, et le framework s’intègre facilement avec les API OpenAI et des modèles LLM personnalisés. Il inclut la journalisation, la surveillance et la gestion des erreurs intégrées, ce qui en fait un outil idéal pour automatiser le développement logiciel, l’analyse de données et les systèmes de support à la décision.
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