Le MCP Agent Proxy agit comme un service middleware entre vos applications et l'API OpenAI. Il transfère de manière transparente les appels ChatCompletion et Embedding, gère le streaming des réponses aux clients, met en cache les résultats pour améliorer la performance et réduire les coûts, journalise les métadonnées des requêtes et réponses pour le débogage, et permet une personnalisation à la volée des paramètres API. Les développeurs peuvent l'intégrer dans des frameworks d'agents existants pour simplifier le traitement multi-canaux et maintenir une seule endpoint gérée pour toutes les interactions IA.

Step Functions Agent est un toolkit open-source permettant aux développeurs de construire des flux de travail intelligents sans serveur sur AWS. En utilisant de grands modèles de langage tels que GPT d'OpenAI, cet agent génère dynamiquement des définitions de machines à états AWS Step Functions à partir d'invites en langage naturel ou d'instructions structurées. Il supporte l'appel de fonctions Lambda, le passage de contexte entre les étapes, la mise en œuvre de branchements conditionnels, la parallélisation, les retries et la gestion des erreurs. Le framework abstrait les intégrations avec les services AWS, provisionne automatiquement des ressources et offre de l'observabilité via CloudWatch. Les utilisateurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des fonctions personnalisées et surveiller l'exécution des flux. Avec des stratégies de secours intégrées et un journal d'audit, Step Functions Agent facilite la construction de pipelines d'automatisation IA évolutifs et résilients, accélérant le développement d'applications de traitement de données, ETL et d'appui à la décision.

Le tutoriel Autogen de débat d’agents IA fournit un cadre étape par étape pour orchestrer plusieurs agents IA engagés dans des débats structurés. Il utilise le module AutoGen de LangChain pour coordonner la messagerie, l’exécution des outils, et la résolution du débat. Les utilisateurs peuvent personnaliser les modèles, configurer les paramètres de débat et consulter des logs détaillés ainsi que des résumés de chaque tour. Idéal pour les chercheurs évaluant des opinions de modèles ou les enseignants démontrant la collaboration IA, ce tutoriel offre des composants de code réutilisables pour l’orchestration de débats de bout en bout en Python.