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.

Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.

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.