AgentFarmは、多様なAIエージェントを統合したシステムを調整する包括的なフレームワークを提供します。ユーザーはPythonで専門的なエージェントの振る舞いをスクリプト化し、役割（マネージャー、ワーカー、アナライザー）を割り当て、並列処理用のタスクキューを設定できます。OpenAIやAzure OpenAIなどの主要なLLMサービスとシームレスに連携し、動的なプロンプトルーティングやモデルの選択を行います。内蔵のダッシュボードでエージェントの状態を追跡し、やりとりを記録し、作業フローのパフォーマンスを可視化します。カスタムAPI用のモジュールプラグインにより、機能を拡張し、エラー処理の自動化やリソース利用状況の監視も可能です。多段階のパイプライン展開に理想的であり、AgentFarmはAI駆動の自動化において信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性を向上させます。

LangGraph4jは、AIエージェントの操作—LLM呼び出し、関数呼び出し、データ変換—を有向グラフのノードとして表現し、エッジがデータフローをモデル化します。グラフを作成し、チャット、埋め込み、外部API、またはカスタムロジックのノードを追加し、それらを接続して実行します。フレームワークは実行順序を管理し、キャッシングを処理し、入力出力を記録し、新しいノードタイプで拡張可能です。同期・非同期処理をサポートし、チャットボット、ドキュメントQA、複雑な推論パイプラインに最適です。

このリポジトリは、タクシーコールセンターを模擬するためのカスタマイズ可能なマルチエージェントフレームワークを提供します。顧客の乗車要求を行うCustomerAgent、近接性に基づきドライバーを選択するDispatchAgent、割当を確認しステータスを更新するDriverAgent、請求・メッセージを担当するNotificationAgentが定義されています。エージェントは、OpenAI GPT呼び出しとメモリを使用したコレオグラフループを介して対話し、非同期チャット、エラー処理、ログ記録を可能にします。開発者はエージェントのプロンプトを拡張・調整したり、リアルタイムシステムを統合したりしながら、会話型AIを用いたカスタマーサービスや配車ワークフローの素早いプロトタイピングが可能です。