AgentFarm fournit un cadre complet pour coordonner divers agents IA dans un système unifié. Les utilisateurs peuvent script des comportements d'agents spécialisés en Python, attribuer des rôles (gestionnaire, travailleur, analyste) et établir des files d'attente pour le traitement parallèle. Il s'intègre parfaitement aux principaux services LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permettant un routage dynamique des prompts et une sélection de modèles. Le tableau de bord intégré suit l'état des agents, enregistre les interactions et visualise les performances du workflow. Avec des plugins modulaires pour des API personnalisées, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité, automatiser la gestion des erreurs et surveiller l'utilisation des ressources. Idéal pour déployer des pipelines multi-étapes, AgentFarm améliore la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité dans l'automatisation pilotée par l'IA.

LangGraph4j représente les opérations d'agents IA — appels LLM, invocations de fonctions, transformations de données — sous forme de nœuds dans un graphe orienté, avec des arêtes modélisant le flux de données. Vous créez un graphe, ajoutez des nœuds pour chat, embeddings, API externes ou logique personnalisée, les connectez, puis exécutez. Le framework gère l'ordre d'exécution, la mise en cache, la journalisation des entrées et sorties, et permet d'étendre avec de nouveaux types de nœuds. Il supporte le traitement synchrone et asynchrone, idéal pour chatbots, questions-réponses et pipelines complexes de raisonnement.

Ce dépôt propose un cadre multi-agents personnalisable simulant un centre d'appel de taxi. Il définit des agents IA distincts : CustomerAgent pour demander des courses, DispatchAgent pour choisir des conducteurs en fonction de la proximité, DriverAgent pour confirmer les affectations et mettre à jour les statuts, et NotificationAgent pour la facturation et les messages. Les agents interagissent via une boucle orchestratrice utilisant des appels GPT d'OpenAI et la mémoire, permettant un dialogue asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre ou adapter les invites des agents, intégrer des systèmes en temps réel, et prototyper des workflows de service client et de dispatch alimentés par l'IA.