BabyAGI orchestre des flux de travail complexes de manière autonome en transformant un seul objectif de haut niveau en un pipeline de tâches dynamique. Il exploite un LLM pour générer, prioriser et exécuter des tâches en séquence, stockant les sorties et métadonnées en tant qu'embeddeings vectoriels pour le contexte et la récupération. Chaque itération considère les résultats passés pour affiner les futures tâches, permettant une automatisation continue et axée sur l'objectif sans intervention manuelle. Les développeurs peuvent basculer entre des stores de mémoire comme Chroma ou Pinecone, configurer des modèles LLM (GPT-3.5, GPT-4) et adapter les modèles de prompt aux besoins spécifiques. Conçu pour l'extensibilité, BabyAGI enregistre l'historique détaillé des tâches, des métriques de performance, et supporte des hooks personnalisés pour l'intégration. Cas d'utilisation courants : revue automatisée de la littérature de recherche, pipelines de génération de contenu, flux d'analyse de données, agents de productivité personnalisés.

Team Coordination est une bibliothèque Python légère conçue pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA travaillant ensemble sur des tâches complexes. En définissant des rôles d'agents spécialisés—tels que planificateurs, exécutants, évaluateurs ou communicateurs—les utilisateurs peuvent décomposer un objectif global en sous-tâches gérables, les déléguer à des agents individuels et faciliter une communication structurée entre eux. Le framework gère l'exécution asynchrone, le routage des protocoles et l'agrégation des résultats, permettant à des équipes d'agents IA de collaborer efficacement. Son système de plugins supporte l'intégration avec des LLM populaires, des API et une logique personnalisée, idéal pour des applications dans le service client automatisé, la recherche, le jeu AI et les pipelines de traitement de données. Avec des abstractions claires et des composants extensibles, Team Coordination accélère le développement de workflows multi-agents évolutifs.