Un cadre intégrant le dialogue basé sur LLM dans les systèmes multi-agents JaCaMo pour permettre des agents conversationnels orientés vers des objectifs.
Dial4JaCa est un plugin de bibliothèque Java pour la plateforme multi-agent JaCaMo qui intercepte les messages inter-agents, encode les intentions des agents et les routent via des backend LLM (OpenAI, modèles locaux). Il gère le contexte de dialogue, met à jour les bases de croyances et intègre la génération de réponse directement dans les cycles de raisonnement AgentSpeak(L). Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir des artefacts de dialogue et gérer des appels asynchrones, permettant aux agents d'interpréter les énoncés des utilisateurs, de coordonner des tâches et de récupérer des informations externes en langage naturel. Son design modulaire prend en charge la gestion des erreurs, la journalisation et la sélection de plusieurs LLM, idéal pour la recherche, l'éducation et le prototypage rapide de MAS conversationnels.
Fonctionnalités principales de Dial4JaCa
Intégration LLM pour AgentSpeak(L)
Définitions d'artefacts de dialogue
Gestion de la mémoire du contexte
Personnalisation des invites et des adaptateurs API
OpenAgent offre un cadre complet pour développer des agents IA autonomes capables de comprendre des tâches, planifier des actions multi-étapes et interagir avec des services externes. En intégrant des LLM comme OpenAI et Anthropic, il permet un raisonnement en langage naturel et une prise de décision. La plateforme dispose d’un système d’outils plugin pour exécuter des requêtes HTTP, opérations sur fichiers et fonctions Python personnalisées. Les modules de gestion mémoire permettent aux agents de stocker et récupérer des informations contextuelles entre sessions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins, configurer le streaming en temps réel des réponses et utiliser des outils de journalisation et d’évaluation intégrés pour surveiller les performances de l’agent. OpenAgent simplifie l’orchestration de workflows complexes, accélère le prototypage d’assistants intelligents, et garantit une architecture modulaire pour des applications IA évolutives.