Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.

Summarization Agent Reflection combine un modèle de résumé avancé avec un mécanisme de réflexion intégré pour évaluer et affiner itérativement ses propres résumés. Les utilisateurs fournissent une ou plusieurs entrées textuelles – telles que des articles, des papiers ou des transcriptions – et l’agent génère un résumé initial, puis analyse cette sortie pour identifier les points manquants ou inexactitudes. Il régénère ou ajuste le résumé en fonction des boucles de rétroaction jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. Les paramètres configurables permettent de personnaliser la longueur, la profondeur et le style du résumé, le rendant adaptable à différents domaines et flux de travail.

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.

L'agent IA basé sur ToolHouse et Groq LLM prend en charge des invites en langage naturel provenant des développeurs et orchestration une chaîne d'outils—tels que générateurs de code, linters, runners de tests et connecteurs CI/CD—pour produire, valider et affiner des extraits de code. Il supporte plusieurs langages de programmation, propose des itérations basées sur les retours, et peut intégrer des plugins personnalisés pour des tâches spécialisées. En automatisant les étapes d'exécution et de test, l'agent garantit que le code généré répond aux normes de qualité avant la livraison.

Le Content Summarizer with AI Agents orchestre une séquence d'agents IA spécialisés pour rationaliser les flux de travail de résumé de contenu. Un FetchAgent récupère le texte à partir d'URL ou de fichiers locaux, tandis qu'un PreprocessingAgent nettoie et segmente le contenu. Un SummarizationAgent génère des résumés concis pour chaque segment à l'aide de modèles GPT, et un FeedbackAgent affine de manière itérative la sortie pour la cohérence et la pertinence. L'outil prend en charge la personnalisation de la longueur et du ton du résumé, traite de longs documents par segmentation et produit des résumés finaux en texte brut ou en formats JSON. Il nécessite une clé API OpenAI valide et fonctionne dans un environnement Python standard.

Hashiru AgentX est un orchestrateur de flux de travail IA unifié hébergé sur Hugging Face Spaces. Il permet aux utilisateurs d'entrer des instructions en langage naturel et de choisir parmi des agents préconstruits pour l'exécution de code, la recherche web et l'analyse de documents. En coulisse, il compose dynamiquement des chaînes d'outils, exécute des extraits Python dans un sandbox sécurisé, interroge des ressources en ligne et extrait des insights à partir de fichiers téléchargés. Les résultats sont renvoyés au format conversationnel, permettant un affinement itératif et un téléchargement facile des résultats.