LLM-Blender-Agent permet aux développeurs de construire des systèmes d'IA modulaires multi-agent en intégrant les LLM dans des agents collaboratifs. Chaque agent peut accéder à des outils tels que l'exécution Python, le scraping web, les bases de données SQL et les API externes. Le framework gère la mémoire des conversations, le raisonnement étape par étape et l'orchestration des outils, permettant des tâches telles que la génération de rapports, l'analyse de données, la recherche automatisée et l'automatisation des flux de travail. Basé sur LangChain, il est léger, extensible et compatible avec GPT-3.5, GPT-4 et d'autres LLMs.

Mina fournit une base légère mais puissante pour construire des agents IA en Python. Vous pouvez définir des outils personnalisés (tels que des extracteurs Web, des calculateurs ou des connecteurs de base de données), attacher des buffers de mémoire pour conserver le contexte de conversation, et orchestrer des séquences d'appels aux modèles linguistiques pour un raisonnement en plusieurs étapes. Basé sur des API LLM courantes, Mina gère l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouvelles capacités, tandis que l'interface CLI permet une prototypage rapide et le déploiement d'applications pilotées par des agents.

mini-agi est conçu pour simplifier la création d’agents IA autonomes en fournissant un cadre minimal et modulaire. Écrit en Python, il exploite les modèles linguistiques d’OpenAI pour interpréter des objectifs de haut niveau, les décomposer en sous-tâches, et orchestrer des appels d’outils comme des requêtes HTTP, des opérations sur fichiers ou des actions personnalisées. Le cadre comprend un stockage mémoire pour suivre l’état et les résultats de l’agent, un module de planification pour la décomposition des tâches avec des heuristiques basées sur le coût, et un module d’exécution qui appelle en séquence les outils. Avec des fichiers de configuration, les utilisateurs peuvent injecter des outils personnalisés, définir des modèles d’invite et ajuster la profondeur de planification. La structure légère de mini-agi en fait un outil idéal pour les prototypes d’agents IA effectuant des recherches, automatisant des flux de travail, ou générant du code de manière autonome.