L'automatisation des e-mails LangGraph s'appuie sur le framework LangGraph pour construire des flux de travail d'e-mails intelligents. Une fois configuré, il se connecte à votre service de messagerie, récupère de nouveaux messages et utilise un LLM pour analyser le contenu en fonction de l'intention, du sentiment et des données essentielles. L'agent choisit ou génère des modèles appropriés, personnalise les réponses en fonction du contexte et des variables définies par l'utilisateur, et les met en file d'attente pour livraison via l'API Gmail ou SMTP. Les fonctionnalités avancées incluent la gestion de conversations à plusieurs tours, des séquences de suivi automatisées basées sur les interactions du destinataire, et une planification dynamique. Les développeurs peuvent étendre les flux en modifiant les nœuds du graphe, en ajoutant des actions personnalisées ou en intégrant des API externes. La journalisation détaillée et la gestion des erreurs assurent la fiabilité, ce qui en fait une solution idéale pour la prospection commerciale, le support client et les newsletters automatisés.

Sentient est une plateforme d'agents IA à état qui vise à alimenter des personnages non joueurs et des personas virtuels. Elle comprend un système de mémoire enregistrant les événements, un moteur de planification d'objectifs qui planifie des actions en plusieurs étapes, et une interface conversationnelle pour un dialogue naturel. Les développeurs configurent des personas avec des traits, des objectifs et des bases de connaissances personnalisables. Les SDKs et API de Sentient pour Unity, Unreal, JavaScript et Node.js permettent une intégration transparente, sur site ou dans le cloud, pour des expériences numériques immersives et interactives.

Le projet Multi Agent Robotic System offre une plateforme modulaire basée sur Python pour développer, simuler et déployer des équipes robotiques coopératives. Il implémente principalement des stratégies de contrôle décentralisé permettant aux robots de partager des informations d'état et de répartir collaborativement les tâches sans coordinateur central. Le système comprend des modules intégrés pour la planification de trajectoires, la prévention des collisions, la cartographie de l'environnement et la planification dynamique des tâches. Les développeurs peuvent intégrer de nouveaux algorithmes en étendant les interfaces fournies, ajuster les protocoles de communication via des fichiers de configuration et visualiser les interactions entre robots dans des environnements simulés. Compatible avec ROS, il supporte la transition transparente de la simulation au matériel réel. Ce cadre accélère la recherche en fournissant des composants réutilisables pour le comportement en essaim, l'exploration collaborative et les expériences d'automatisation d'entrepôt.

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.