Le dépôt Agent Supervisor Example démontre comment orchestrer plusieurs agents AI autonomes dans un flux de travail coordonné. Écrit en Python, il définit une classe Supervisor pour dispatcher des tâches, surveiller le statut des agents, gérer les échecs et agréger les réponses. Vous pouvez étendre les classes d'agents de base, brancher différentes API de modèles et configurer les politiques de planification. Il enregistre les activités pour l'audit, supporte l'exécution parallèle et offre une conception modulaire pour une personnalisation facile et une intégration dans de plus grands systèmes d'IA.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.

multiagent_envs offre un ensemble modulaire d'environnements basés sur Python adaptés à la recherche et au développement en apprentissage par renforcement multi-agent. Il inclut des scénarios comme la navigation coopérative, la prédation, les dilemmes sociaux et des arènes compétitives. Chaque environnement permet de définir le nombre d'agents, les caractéristiques d'observation, les fonctions de récompense et la dynamique de collision. Le framework s'intègre facilement avec des bibliothèques RL populaires telles que Stable Baselines et RLlib, permettant des boucles d'entraînement vectorisées, une exécution parallèle et une journalisation facile. Les utilisateurs peuvent étendre des scénarios existants ou en créer de nouveaux via une API simple, accélérant l'expérimentation avec des algorithmes comme MADDPG, QMIX et PPO dans un environnement cohérent et reproductible.

Pipe Pilot est un outil open-source qui permet aux développeurs de créer, visualiser et gérer des pipelines IA en Python. Il offre une API déclarative ou une configuration YAML pour chaîner des tâches telles que génération de texte, classification, enrichissement de données et appels API REST. Les utilisateurs peuvent mettre en œuvre des branches conditionnelles, des boucles, des réinitialisations et des gestionnaires d’erreurs pour créer des workflows résilients. Pipe Pilot maintient le contexte d’exécution, enregistre chaque étape et supporte des modes d’exécution parallèles ou séquentiels. Il s’intègre avec les principaux fournisseurs LLM, des fonctions personnalisées et des services externes, idéal pour automatiser des rapports, chatbots, le traitement intelligent de données et des applications d’IA complexes en plusieurs étapes.

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.