AmongA et la recherche sur les systèmes IA multi-agentes. Via une API Python simple, les utilisateurs peuvent instancier n'importe quel nombre d'agents IA, chacun doté de personas, invites et buffers mémoire personnalisés. Les agents participent à des boucles de conversation configurables, supportant débats, brainstorming, prise de décision ou simulations de jeux. Le cadre s'intègre parfaitement à des API LLM majeures (par ex., OpenAI, Anthropic), permettant des interactions basées sur des messages et la journalisation des transcriptions. Les développeurs peuvent étendre le comportement en personnalisant les rôles des agents, contrôlant la logique de prise de tour, et en connectant des sources de données externes. AmongAIs propose également des utilitaires pour l'analyse de sentiment, une évaluation basée sur des scores et la relecture de sessions. Idéal pour les équipes explorant la communication émergente, l'idéation collaborative et les tests de coordination des travailleurs numériques en recherche et production.

AI Agents with LangGraph exploite une représentation graphique pour définir les relations et la communication entre agents IA autonomes. Chaque nœud représente un agent ou un outil, permettant la décomposition des tâches, la personnalisation des prompts et le routage dynamique des actions. Le framework s'intègre parfaitement avec des LLM populaires et prend en charge des fonctions d'outils personnalisés, des magasins de mémoire et la journalisation pour le débogage. Les développeurs peuvent prototyper des flux complexes, automatiser des processus multi-étapes et expérimenter des interactions collaboratives entre agents en quelques lignes de code Python.

demo_smolagents est une implémentation de référence de SmolAgents, un micro-framework en Python pour créer des agents IA autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Cette démo comprend des exemples de configuration d'agents individuels avec des kits d'outils spécifiques, d'établissement de canaux de communication entre agents et de gestion dynamique du transfert de tâches. Elle met en avant l'intégration LLM, l'invocation d'outils, la gestion des invites et des modèles d'orchestration d'agents pour construire des systèmes multi-agents pouvant effectuer des actions coordonnées en fonction des entrées utilisateur et des résultats intermédiaires.