Multi-Agent-LLM est conçu pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des personas uniques, un stockage mémoire et l'intégration d'outils ou API externes. Un AgentManager central gère les boucles de communication, permettant aux agents d'échanger des messages dans un environnement partagé et de progresser collectivement vers des objectifs complexes. Le framework supporte la permutation des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Hugging Face), des modèles de prompt flexibles, des historiques de conversation et des contextes d'outils étape par étape. Les développeurs bénéficient d'utilitaires intégrés pour la journalisation, la gestion des erreurs et le spawning dynamique d'agents, ce qui permet une automatisation évolutive des flux de travail multi-étapes, des tâches de recherche et des pipelines de décision.

AI Web Scraper automatise le processus de collecte et de structuration des données provenant de sites Web en combinant un navigateur sans tête pour rendre le JavaScript avec une analyse puissante pilotée par l'IA. Les utilisateurs fournissent une URL et éventuellement des invites personnalisées, et l'outil récupère la page, rend le contenu dynamique, puis alimente le résultat dans un grand modèle linguistique pour extraire des tableaux, des listes, des métadonnées, des résumés ou toute information définie par l'utilisateur. La sortie est fournie en JSON propre, prête pour un traitement ultérieur ou une intégration dans des pipelines de données.