Super-Agent-Party permet aux développeurs de définir un objet Party où des agents IA individuels jouent des rôles distincts tels que la planification, la recherche, la rédaction et la révision. Chaque agent peut être configuré avec des invites personnalisées, des outils et des paramètres de modèle. Le framework gère l'acheminement des messages et le contexte partagé, permettant aux agents de collaborer en temps réel sur des sous-tâches. Il supporte l'intégration de plugins pour des services tiers, des stratégies d'orchestration flexibles et des routines de gestion des erreurs. Avec une API intuitive, les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer des agents dynamiquement, enchaîner des flux de travail et visualiser les interactions entre agents. Basé sur Node.js et compatible avec les principaux fournisseurs cloud, Super-Agent-Party simplifie le développement de systèmes multi-agent évolutifs et maintenables pour l'automatisation, la génération de contenu, l'analyse de données, et plus encore.

Trainable Agents est conçu comme une boîte à outils modulaire et extensible pour le développement rapide et la formation d'agents IA alimentés par des modèles de langage avancés. Le framework abstrait des composants clés tels que les environnements d'interaction, les interfaces de politique et les boucles de rétroaction, permettant aux développeurs de définir des tâches, de fournir des démonstrations et d'implémenter des fonctions de récompense en toute simplicité. Avec la prise en charge intégrée d'OpenAI GPT et Anthropic Claude, la bibliothèque facilite la mémorisation d'expérience, la formation par lots et l'évaluation des performances. Trainable Agents comprend également des utilitaires pour la journalisation, le suivi des métriques et l'exportation des politiques entraînées pour le déploiement. Que ce soit pour créer des chatbots conversationnels, automatiser des flux de travail ou mener des recherches, ce framework rationalise l'ensemble du cycle de vie, du prototype à la production, dans un package Python unifié.