AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

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.