Tiny-OAI-MCP-Agent fournit une architecture d'agent extensible et compacte basée sur l'API OpenAI. Il implémente une boucle de processus multi-cognitif (MCP) pour le raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Vous définissez des outils (API, opérations sur fichiers, exécution de code), et l'agent planifie les tâches, rappelle le contexte, invoque les outils, et itère sur les résultats. Cette base de code minimaliste permet aux développeurs d'expérimenter avec des workflows autonomes, des heuristiques personnalisées et des modèles de prompt avancés tout en gérant automatiquement les appels API, la gestion d'état et la récupération d'erreurs.

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.