Autogen Studio Research est un prototype de recherche hébergé sur GitHub pour construire, visualiser et faire évoluer des applications d'IA multi-agents. Il propose une interface web permettant de faire glisser et déposer des composants d'agents, définir des canaux de communication et configurer des pipelines d'exécution. En arrière-plan, il utilise un SDK Python pour se connecter à divers backends LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux) et offre un journal en temps réel, des métriques et des outils de débogage. La plateforme est conçue pour le prototypage rapide de systèmes d'agents collaboratifs, de flux de décisions et d'orchestration automatisée des tâches.

CircleChat est une plateforme où les utilisateurs peuvent interagir avec plusieurs agents d'IA simultanément. Chaque agent d'IA offre des perspectives et une expertise uniques, facilitant l'obtention d'une vue d'ensemble sur vos requêtes ou problèmes. Conçue pour favoriser les conversations intelligentes, CircleChat vise à devenir votre outil virtuel privilégié pour le brainstorming. Que vous soyez en train de résoudre des problèmes, de planifier ou que vous ayez simplement besoin d'un apport créatif, CircleChat vous connecte à plusieurs IA, chacune contribuant à une compréhension plus complète.

Eigent est une plateforme IA permettant de créer une main-d'œuvre IA dynamique composée de plusieurs agents collaboratifs travaillant en parallèle pour automatiser des flux de travail complexes. Elle supporte la personnalisation complète des nœuds de travail et des outils spécifiques aux tâches, offrant un déploiement local sécurisé pour garantir la confidentialité et le contrôle des données. L'infrastructure d'Eigent offre des performances supérieures et une rentabilité en optimisant les interactions multi-agent, idéale pour les entreprises souhaitant exploiter l'IA pour une automatisation évolutive.

Le cadre Multi-Agent AI fournit une solution complète pour orchestrer plusieurs agents autonomes dans des environnements cloud. Il exploite la base de données Neon compatible Postgres pour stocker l'historique des conversations et l'état des agents, Azure Functions pour exécuter la logique des agents à grande échelle, et les APIs OpenAI pour la compréhension et la génération de langage naturel. Des files d'attente de messages intégrées et des comportements basés sur les rôles permettent aux agents de collaborer sur des tâches telles que la recherche, la planification, le support client et l'analyse de données. Les développeurs peuvent personnaliser les politiques des agents, les règles de mémoire et les workflows pour répondre à divers besoins métier.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction offre un environnement flexible pour concevoir, configurer et exécuter des systèmes composés de multiples agents IA autonomes. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles, objectifs et protocoles de communication spécifiques. Le framework gère le passage des messages, le contexte de conversation ainsi que les interactions séquentielles ou parallèles. Il supporte l’intégration avec OpenAI GPT, d’autres API LLM et des modules personnalisés. Les utilisateurs définissent des scénarios via YAML ou scripts Python, en spécifiant les détails des agents, les étapes du flux de travail et les critères d’arrêt. Le système enregistre toutes les interactions pour le débogage et l’analyse, permettant un contrôle précis du comportement des agents pour des expériences en collaboration, négociation, prise de décision et résolution de problèmes complexes.