AgentSmith est un cadre modulaire d’orchestration d’agents en Python, permettant aux développeurs de définir, configurer et exécuter plusieurs agents IA en collaboration. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécialisés — chercheur, planificateur, codeur ou réviseur — et communiquer via un bus de messages interne. AgentSmith supporte la gestion de mémoire via des magasins vectoriels comme FAISS ou Pinecone, la décomposition des tâches en sous-tâches et la supervision automatisée pour assurer l’atteinte des objectifs. Les agents et les pipelines sont configurés via des fichiers YAML lisibles par l’humain, et le framework s’intègre facilement avec les API OpenAI et des modèles LLM personnalisés. Il inclut la journalisation, la surveillance et la gestion des erreurs intégrées, ce qui en fait un outil idéal pour automatiser le développement logiciel, l’analyse de données et les systèmes de support à la décision.

AIBrokers fournit une interface unifiée pour gérer et exécuter des flux de travail impliquant plusieurs agents et modèles IA. Il permet aux développeurs de définir des courtiers qui supervisent la distribution des tâches, en sélectionnant le modèle le plus approprié—comme GPT-4 pour les tâches linguistiques ou un modèle de vision pour l’analyse d’images—en fonction de règles de routage personnalisables. Le ConversationManager supporte la conscience du contexte en stockant et récupérant les dialogues passés, tandis que le module MemoryStore offre une gestion persistante de l’état à travers les sessions. PluginManager facilite l’intégration transparente d’API externes ou de fonctions personnalisées, étendant les capacités du courtier. Avec une journalisation intégrée, des crochets de surveillance et une gestion des erreurs personnalisable, AIBrokers simplifie le développement et le déploiement d’applications complexes pilotées par IA en environnement de production.