Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

Agent Workflow Memory est une bibliothèque Python conçue pour augmenter les agents IA avec une mémoire persistante dans des workflows complexes. Elle exploite des magasins vectoriels pour encoder et récupérer le contexte pertinent, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées, de maintenir l'état et de prendre des décisions éclairées. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec des frameworks comme le WorkflowAgent de LangChain et offre des rappels de mémoire personnalisables, des politiques d'éviction de données, et le support pour divers backends de stockage. En stockant l'historique des conversations et les métadonnées des tâches dans des bases de données vectorielles, elle permet d'effectuer des recherches par similarité sémantique pour faire apparaître les souvenirs les plus pertinents. Les développeurs peuvent affiner les périmètres de récupération, compresser les données historiques, et implémenter des stratégies de persistance personnalisées. Idéal pour des sessions longues, la coordination multi-agent et les dialogues riches en contexte, Agent Workflow Memory assure que les agents IA fonctionnent avec continuité, permettant des interactions plus naturelles et sensibles au contexte tout en réduisant la redondance et en améliorant l'efficacité.

Insurance-Agentic-AI utilise une architecture IA agentique combinant les modèles GPT d’OpenAI avec l’intégration de chaînes et d’outils de LangChain pour effectuer des tâches complexes d’assurance de manière autonome. En enregistrant des outils personnalisés pour l’ingestion de documents, le parsing des politiques, le calcul des devis et la synthèse des sinistres, l’agent peut analyser les exigences des clients, extraire les informations pertinentes des polices, estimer les primes et fournir des réponses claires. La planification multi-étapes assure une exécution logique des tâches, tandis que les composants mémoire retiennent le contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent étendre les jeux d’outils pour intégrer des API tierces ou adapter l’agent à de nouveaux secteurs d’assurance. L’exécution via CLI facilite le déploiement transparent, permettant aux professionnels de l’assurance de déléguer les opérations routinières et de se concentrer sur la prise de décisions stratégiques. Il supporte la journalisation et la coordination multi-agent pour une gestion évolutive des flux de travail.

Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.