Outils framework multi-agente simples et intuitifs

Explorez des solutions framework multi-agente conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

framework multi-agente

  • AgentInteraction est un framework Python permettant la collaboration et la compétition multi-agents avec de grands modèles linguistiques (LLMs) pour résoudre des tâches avec des flux de conversation personnalisés.
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    Qu'est-ce que AgentInteraction ?
    AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.
  • Un cadre Python orchestrant des agents personnalisables alimentés par LLM pour l'exécution collaborative de tâches avec intégration de mémoire et d'outils.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-LLM ?
    Multi-Agent-LLM est conçu pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des personas uniques, un stockage mémoire et l'intégration d'outils ou API externes. Un AgentManager central gère les boucles de communication, permettant aux agents d'échanger des messages dans un environnement partagé et de progresser collectivement vers des objectifs complexes. Le framework supporte la permutation des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Hugging Face), des modèles de prompt flexibles, des historiques de conversation et des contextes d'outils étape par étape. Les développeurs bénéficient d'utilitaires intégrés pour la journalisation, la gestion des erreurs et le spawning dynamique d'agents, ce qui permet une automatisation évolutive des flux de travail multi-étapes, des tâches de recherche et des pipelines de décision.
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