LiteMultiAgentは、開発者が自律的な言語モデルエージェントを定義、設定、および調整できるPythonベースのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。役割ベースのプロフィール、共有およびプライベートメモリ管理、非同期実行、プラグインサポートを備え、多様な自動化ワークフローにシームレスに拡張できます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
LiteMultiAgent
LiteMultiAgentは、開発者が自律的な言語モデルエージェントを定義、設定、および調整できるPythonベースのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。役割ベースのプロフィール、共有およびプライベートメモリ管理、非同期実行、プラグインサポートを備え、多様な自動化ワークフローにシームレスに拡張できます。
フィーチャー
LiteMultiAgentとは？
LiteMultiAgentは、複数のAIエージェントを並列または逐次で構築・実行できるモジュール式のSDKを提供し、それぞれに固有の役割と責任を持たせます。プリインストールされたメモリストア、メッセージングパイプライン、プラグインアダプター、実行ループを備え、複雑なエージェント間通信を管理します。ユーザーはエージェントの動作をカスタマイズし、外部ツールやAPIをプラグインし、ログを通じて会話を監視できます。軽量設計と依存関係管理により、迅速なプロトタイピングや実運用のコラボレーティブAIワークフロー展開に最適です。
誰がLiteMultiAgentを使うの？
- AI研究者
- ソフトウェアエンジニア
- データサイエンティスト
- プロダクトチーム
- 自動化スペシャリスト
LiteMultiAgentの使い方は？
- ステップ1：pip install litemultiagentでインストール
- ステップ2：PythonでLiteMultiAgentクラスをインポート
- ステップ3：エージェントの役割とプロフィールを定義
- ステップ4：メモリストアとプラグインを設定
- ステップ5：オーケストレーターを作成し、エージェントを登録
- ステップ6：オーケストレーターを実行して通信を開始
- ステップ7：エージェントの出力を分析し、パラメータを調整
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LiteMultiAgentの主な特長・利点
コア機能
- マルチエージェントオーケストレーション
- 役割ベースのエージェントプロフィール
- 共有・プライベートメモリ管理
- 外部ツール用プラグイン統合
- 非同期実行エンジン
- ロギング・監視ユーティリティ
利点
- モジュール化・拡張性の高いアーキテクチャ
- マルチエージェントワークフローの迅速なプロトタイピング
- 軽量でインストールが簡単
- カスタマイズ可能なメモリとツール連携
- 複雑なタスク自動化にスケーラブル
LiteMultiAgentの主な使用ケース・アプリケーション
- 複数専門エージェントによる自動化された顧客サポート対話
- 作家・編集者・ファクトチェッカーエージェントによる共同コンテンツ生成
- 売買エージェント間の交渉シナリオのシミュレーション
- 大規模エージェントチームの出現行動の研究
- データ収集と分析の調整ワークフロー
LiteMultiAgentのFAQs
LiteMultiAgent会社情報
LiteMultiAgent のレビュー
5/5
LiteMultiAgentの主な競合と代替品は？
- LangChain Agents
- MetaGPT
- AutoGPT
- Microsoft Orleans
- Haystack multi-agent
あなたも好きかもしれません：
AI駆動のRAGパイプラインビルダーで、ドキュメントを取り込み、埋め込みを生成し、カスタマイズ可能なチャットインターフェースを通じてリアルタイムのQ&Aを提供します。
複数のLLM間で動的にリクエストをルーティングし、GraphQLを使用して複合プロンプトを効率的に処理するフレームワーク。
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
AI Libraryは、モジュラーなチェーンとツールを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための開発者プラットフォームです。
マルチエージェントシミュレーション用のフロッキングアルゴリズムを実装するPythonベースのフレームワークで、AIエージェントが動的に調整・ナビゲートできるようにします。
リトリーバル強化生成、ベクターデータベースのサポート、ツール統合、カスタマイズ可能なワークフローを備えた、自律型LLMエージェントを可能にするオープンソースフレームワーク。
Pipe Pilotは、LLM駆動のエージェントパイプラインを統合するPythonフレームワークで、複雑なマルチステップAIワークフローを容易に実現します。
Google Geminiの推論およびツール使用能力を活用したAIエージェント構築のための実用的なコードレシピを提供するオープンソースリポジトリ。
RModelは、高度な会話およびタスク駆動型アプリケーションのためにLLM、ツール統合、メモリを調整するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
協力型マルチエージェント強化学習を実装するオープンソースフレームワークで、シミュレーションにおける自動運転の調整に使用されます。
ツール実行とメモリサポートを備えたLLMエージェント構築用のFletベースのインタラクティブチャットUIを備えたPythonライブラリ。
Agentic Workflowは、複雑な自動化タスクのためにマルチエージェントAIワークフローを設計、オーケストレーション、管理するPythonフレームワークです。
GitHubのデモで、SmolAgentsを紹介します。これは、ツール統合を備えた軽量なPythonフレームワークで、LLMを搭載した複数のエージェントのワークフローを調整します。
モデルコンテキストプロトコルを実装したPythonフレームワークで、カスタムツールを備えたAIエージェントサーバーの構築と実行を実現します。
LangGraphは、Python開発者がモジュール式のグラフベースのパイプラインを使用して、カスタムAIエージェントのワークフローを構築・調整できるようにします。
既存のOpenAI Python SDKインターフェースを通じてシームレスにAnthropic Claude API呼び出しを可能にするPythonラッパー。
Agent Adaptersは、LLMベースのエージェントをさまざまな外部フレームワークやツールとシームレスに統合するためのプラグイン可能なミドルウェアを提供します。
Java-Action-Storageは、分散型マルチエージェントアプリケーションのエージェントアクションを記録、保存、取得するLightJasonモジュールです。