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.

Agent Workflow Memory est une bibliothèque Python conçue pour augmenter les agents IA avec une mémoire persistante dans des workflows complexes. Elle exploite des magasins vectoriels pour encoder et récupérer le contexte pertinent, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées, de maintenir l'état et de prendre des décisions éclairées. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec des frameworks comme le WorkflowAgent de LangChain et offre des rappels de mémoire personnalisables, des politiques d'éviction de données, et le support pour divers backends de stockage. En stockant l'historique des conversations et les métadonnées des tâches dans des bases de données vectorielles, elle permet d'effectuer des recherches par similarité sémantique pour faire apparaître les souvenirs les plus pertinents. Les développeurs peuvent affiner les périmètres de récupération, compresser les données historiques, et implémenter des stratégies de persistance personnalisées. Idéal pour des sessions longues, la coordination multi-agent et les dialogues riches en contexte, Agent Workflow Memory assure que les agents IA fonctionnent avec continuité, permettant des interactions plus naturelles et sensibles au contexte tout en réduisant la redondance et en améliorant l'efficacité.

LangGraph fournit un système multi-agent flexible basé sur des graphes dirigés, où chaque nœud représente un agent IA spécialisé dans des tâches telles que la synthèse de code, la revue, le débogage ou le chat. Les utilisateurs définissent des workflows en JSON ou YAML, précisant les rôles et les chemins de communication. LangGraph gère la répartition des tâches, le routage des messages et la gestion des erreurs entre les agents. Il prend en charge l'intégration avec diverses API LLM, des agents personnalisés extensibles, et la visualisation des flux d'exécution. Avec un accès CLI et API, LangGraph facilite la construction de pipelines automatisés complexes pour le développement logiciel, de la génération initiale de code aux tests continus et à l'assistance interactive pour les développeurs.