Augini permet aux développeurs de définir des agents intelligents capables d'interpréter les entrées utilisateur, d'invoquer des API externes, de charger la mémoire contextuelle et de produire des réponses cohérentes et multi-étapes. Les utilisateurs peuvent configurer chaque agent avec des kits d'outils personnalisables pour la recherche web, les requêtes de base de données, l_operations de fichiers ou des fonctions Python personnalisées. Le module de mémoire intégré conserve l'état de la conversation entre les sessions, assurant une continuité contextuelle. L'API déclarative d'Augini permet la construction de workflows complexes avec logique conditionnelle, tentatives et gestion des erreurs. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM tels qu'OpenAI, Anthropic, et Azure AI, et supporte le déploiement en tant que scripts autonomes, conteneurs Docker ou microservices évolutifs. Augini permet aux équipes de prototyper, tester et maintenir rapidement des agents intelligents en production.

Le LangGraph Cookbook fournit des recettes prêtes à l'emploi pour construire des agents IA sophistiqués en représentant les flux de travail sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud peut encapsuler des prompts, des invocations d'outils, des connecteurs de données ou des étapes de post-traitement. Les recettes couvrent des tâches telles que la question-réponse sur des documents, la résumation, la génération de code et la coordination multi-outils. Les développeurs peuvent étudier et adapter ces modèles pour prototyper rapidement des applications personnalisées alimentées par LLM, améliorant modularité, réutilisabilité et transparence de l'exécution.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction offre un environnement flexible pour concevoir, configurer et exécuter des systèmes composés de multiples agents IA autonomes. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles, objectifs et protocoles de communication spécifiques. Le framework gère le passage des messages, le contexte de conversation ainsi que les interactions séquentielles ou parallèles. Il supporte l’intégration avec OpenAI GPT, d’autres API LLM et des modules personnalisés. Les utilisateurs définissent des scénarios via YAML ou scripts Python, en spécifiant les détails des agents, les étapes du flux de travail et les critères d’arrêt. Le système enregistre toutes les interactions pour le débogage et l’analyse, permettant un contrôle précis du comportement des agents pour des expériences en collaboration, négociation, prise de décision et résolution de problèmes complexes.

Ce dépôt regroupe une collection complète de composants de systèmes multi-agent et de techniques de coordination IA distribuée. Il offre des implémentations d'algorithmes de consensus, de protocoles de négociation Contract-Net, d'attribution de tâches basée sur des enchères, de stratégies de formation de coalitions et de cadres de communication inter-agent. Les utilisateurs peuvent exploiter des environnements de simulation intégrés pour modéliser et tester le comportement des agents sous diverses topologies de réseau, scénarios de latence et modes de défaillance. La conception modulaire permet aux développeurs et chercheurs d'intégrer, d'étendre ou de personnaliser des modules de coordination individuels pour des applications dans les essaims de robotique, la collaboration entre dispositifs IoT, les réseaux électriques intelligents et la prise de décision distribuée.

mcp-agent-graph fournit une couche d'orchestration basée sur un graphe pour les agents AI, permettant aux développeurs de cartographier des flux de travail complexes en plusieurs étapes sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud du graphe correspond à une tâche ou fonction d'agent, capturant les entrées, sorties et dépendances. Les arêtes définissent le flux de données entre les agents, garantissant l'ordre d'exécution correct. Le moteur supporte des modes d'exécution séquentielle et parallèle, la résolution automatique des dépendances, et s'intègre avec des fonctions Python personnalisées ou des services externes. La visualisation intégrée permet aux utilisateurs d'inspecter la topologie du graphe et de déboguer les flux de travail. Ce framework rationalise le développement de systèmes modulaires et évolutifs multi-agents pour le traitement des données, les flux de travail langage naturel ou les pipelines de modèles AI combinés.

OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.

OpenAI Swarm Node orchestre des appels concurrents à plusieurs agents ChatGPT, recueille leurs sorties individuelles, applique votre stratégie d'agrégation choisie — comme le vote majoritaire ou la pondération personnalisée — et renvoie une réponse de consensus unifiée. Son architecture extensible supporte un contrôle granulaire des paramètres du modèle, la gestion des erreurs, la logique de réessai et l'exécution asynchrone, permettant aux développeurs d'intégrer l'intelligence en essaim dans n'importe quelle application Node.js pour une meilleure précision et cohérence dans la prise de décision assistée par IA.