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.

ThreeAgents est construit en Python, utilisant l'API de complétion de chat d'OpenAI pour instancier plusieurs agents IA avec des rôles distincts (système, assistant, utilisateur). Il offre des abstractions pour l'invite d'agents, la gestion des messages basés sur le rôle et la gestion de la mémoire contextuelle. Les développeurs peuvent définir des modèles de prompts personnalisés, configurer les personnalités des agents et chaîner les interactions pour simuler des dialogues réalistes ou des flux de travail orientés tâches. Le framework gère l'envoi des messages, la gestion des fenêtres contextuelles et la journalisation, permettant des expériences en prise de décision collaborative ou décomposition hiérarchique des tâches. Avec le support des variables d'environnement et des agents modulaires, ThreeAgents permet un échange fluide entre les backends LLM d'OpenAI et locaux, facilitant la prototypage rapide de systèmes IA multi-agents. Il inclut des scripts d'exemple et la prise en charge de Docker pour une configuration rapide.