Nuzon-AI fournit un cadre d'agent basé sur Python qui permet de définir des tâches, de gérer la mémoire conversationnelle et d'étendre les capacités via des plugins. Il prend en charge l'intégration avec des grands LLM (OpenAI, modèles locaux), permettant aux agents d'effectuer des interactions web, de l'analyse de données et des flux de travail automatisés. L'architecture comprend un registre de compétences, un système d'invocation d'outils et une couche d'orchestration multi-agents, vous permettant de composer des agents pour le support client, l'assistance à la recherche et la productivité personnelle. Grâce à des fichiers de configuration, vous pouvez personnaliser le comportement de chaque agent, la politique de rétention de la mémoire et la journalisation pour le débogage ou la conformité.

Java-Action-Datetime est un module complémentaire pour le framework du système multi-agent LightJason, conçu pour gérer toutes les opérations temporaires dans vos agents. Il fournit des actions pour récupérer le timestamp actuel, analyser des chaînes date/heure en objets temporels Java, appliquer des modèles de formatage personnalisés, effectuer des opérations arithmétiques telles que l'ajout ou la soustraction de durées, calculer des différences entre datetimes et convertir entre fuseaux horaires. Ces actions s'intègrent parfaitement dans le code de l'agent LightJason, réduisent le code redondant et permettent un raisonnement temporel fiable et cohérent dans des déploiements d'agents distribués.

Le système multi-agent de recommandation pour centres commerciaux est un cadre basé sur l'IA utilisant une architecture multi-agent pour améliorer l'expérience de shopping. Il comprend des agents d'acheteurs qui suivent les interactions des visiteurs ; des agents de préférences qui analysent les données passées et en temps réel ; et des agents de recommandation qui génèrent des suggestions de produits et promotions sur mesure. Les agents communiquent via un protocole de passage de messages pour mettre à jour les modèles utilisateur, partager des insights inter-agents et ajuster dynamiquement les recommandations. Le système supporte l'intégration avec CMS et POS pour un retour en temps réel sur l'inventaire et les ventes. Sa conception modulaire permet aux développeurs de personnaliser le comportement des agents, d'intégrer de nouvelles sources de données et de déployer sur diverses plateformes. Idéal pour les grands environnements de vente, il améliore la satisfaction client et augmente les ventes grâce à des recommandations précises et contextuelles.