Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

CAMEL-AI est un framework basé sur Python permettant aux développeurs et chercheurs de construire, configurer et exécuter plusieurs agents IA autonomes alimentés par des LLMs. Il offre un support intégré pour la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils externes, la communication entre agents, la gestion de la mémoire et de l’état, et la planification. Avec des composants modulaires et une intégration facile, les équipes peuvent prototyper des systèmes multi-agent complexes, automatiser des workflows et faire évoluer des expériences sur différents backends LLM.