L'orchestration multi-agent d'IA permet aux équipes d'agents d'IA autonomes de travailler ensemble sur des objectifs prédéfinis ou dynamiques. Chaque agent peut être configuré avec des rôles, capacités et mémoires uniques, en interaction via un orchestrateur central. Le cadre s'intègre avec des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Cohere), bases de données vectorielles (par ex., Pinecone, Weaviate), et outils personnalisés définis par l'utilisateur. Il supporte l'extension du comportement des agents, la surveillance en temps réel et la journalisation pour la traçabilité et le débogage. Idéal pour des flux de travail complexes comme la réponse multi-étapes, les pipelines de génération de contenu automatisée ou les systèmes de prise de décision distribuée, il accélère le développement en abstraisant la communication entre agents et en offrant une architecture modulaire pour expérimenter rapidement et déployer en production.

CrewAI-Learning est une bibliothèque open-source conçue pour simplifier les projets d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle offre des structures d'environnements, des définitions modulaires d'agents, des fonctions de récompense personnalisables, et une suite d'algorithmes intégrés comme DQN, PPO, et A3C adaptés aux tâches collaboratives. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, gérer les boucles de formation, enregistrer les métriques et visualiser les résultats. Le framework supporte la configuration dynamique des équipes d'agents et les stratégies de partage de récompense, rendant facile le prototypage, l'évaluation et l'optimisation de solutions IA coopératives dans divers domaines.