Bot Butcher est une API avancée visant à éliminer le spam des formulaires de contact des sites Web. En utilisant de grands modèles de langage comme GPT-4, elle détecte et classe les messages de spam avec une grande précision avant qu'ils n'atteignent la boîte de réception. Les développeurs peuvent intégrer Bot Butcher de manière fluide dans leurs applications, renforçant la confiance des clients et maintenant des canaux de communication efficaces.

Présentation d'Owly : un organiseur de SMS de pointe alimenté par la technologie IA. Owly aide les utilisateurs à gérer leur boîte de réception SMS en identifiant et en bloquant les messages indésirables, garantissant que les textes essentiels soient mis en évidence et organisés. Disponible exclusivement pour iPhone et iPad sur l'Apple Store, Owly utilise l'apprentissage automatique pour améliorer continuellement ses capacités de détection de spam, rendant ainsi votre expérience de messagerie fluide et sans stress.

Ce dépôt offre une démonstration pratique de la communication bidirectionnelle entre agents construits sur le framework JADE. Il inclut des classes Java d'exemple montrant la configuration d'agents, la création de messages conformes à FIPA-ACL et la gestion asynchrone du comportement. Les développeurs peuvent observer l'envoi d'une REQUEST par l'agent A, le traitement de la requête par l'agent B et le retour d'un message INFORM. Le code illustre l'enregistrement des agents auprès du Directory Facilitator, l'utilisation de comportements cycliques et ponctuels, l'application de modèles de messages pour filtrer et la journalisation des séquences de conversation. C'est un point de départ idéal pour le prototypage d'échanges multi-agents, de protocoles personnalisés ou l'intégration d'agents JADE dans des systèmes d'IA distribués plus vastes.

AgentMesh fournit une infrastructure modulaire pour que les développeurs créent des réseaux d'agents IA, chacun se concentrant sur une tâche ou un domaine spécifique. Les agents peuvent être découverts et enregistrés dynamiquement à l'exécution, échangent des messages de manière asynchrone et suivent des règles de routage configurables. Le framework gère les tentatives, les sauvegardes et la récupération en cas d'erreur, permettant des pipelines multi-agents pour le traitement des données, le soutien à la décision ou des cas d'utilisation conversationnels. Il s'intègre facilement aux LLM existants et aux modèles personnalisés via une interface de plugin simple.