LLM Coordination est un cadre axé sur le développement qui orchestre l'interaction entre plusieurs grands modèles linguistiques pour résoudre des tâches complexes. Il fournit un composant de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en sous-tâches, un module de récupération qui sourcing le contexte à partir de bases de connaissances externes, et un moteur d'exécution qui répartit les tâches à des agents LLM spécialisés. Les résultats sont agrégés avec des boucles de rétroaction pour affiner les résultats. En abstraisant la communication, la gestion de l'état et la configuration des pipelines, il permet le prototypage rapide de flux de travail multi-agent AI pour des applications comme le support client automatisé, l'analyse de données, la génération de rapports et la réflexion multi-étapes. Les utilisateurs peuvent personnaliser les planificateurs, définir les rôles des agents et intégrer leurs propres modèles de manière transparente.

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.