Crewai fournit une bibliothèque Python pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents IA. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, configurer des canaux de communication pour la messagerie inter-agent et implémenter des planificateurs dynamiques pour attribuer des tâches en fonction du contexte en temps réel. Son architecture modulaire permet d’intégrer différents LLM ou modèles personnalisés pour chaque agent. Des outils intégrés de journalisation et de surveillance suivent les conversations et les décisions, permettant un débogage transparent et un affinement itératif des comportements des agents.

MultiMind est une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de construire des flux de travail multi-agents en définissant des agents spécialisés pour des tâches telles que l'analyse de données, les chatbots de support et la génération de contenu. Elle fournit un constructeur de flux de travail visuel ainsi que des SDK en Python et JavaScript, automatise la communication entre agents et maintient une mémoire persistante. Vous pouvez intégrer des API externes et déployer des projets sur le cloud MultiMind ou votre propre infrastructure, garantissant des applications d'IA modulaires et évolutives sans code boilerplate important.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen est conçu pour automatiser la création de séquences de dialogues interactifs entre plusieurs agents IA pour des tests, de la recherche et des applications éducatives. Les utilisateurs fournissent un fichier de configuration pour définir les profils d'agents, leurs personas et le flux de la conversation. Le framework orchestre des interactions basées sur des tours, en utilisant l'API GPT d'OpenAI pour générer chaque message de manière dynamique. Les principales fonctionnalités incluent des modèles de prompts configurables, une intégration API flexible, un contrôle de la longueur de la conversation et des logs exportables en JSON ou texte. Avec cet outil, les développeurs peuvent simuler des discussions de groupe complexes, tester la robustesse des agents conversationnels dans divers scénarios, et générer rapidement de grands ensembles de données de dialogue sans scripts manuels. Son architecture modulaire permet une extension à d'autres fournisseurs LLM et une intégration dans des pipelines de développement existants.