AgentInteractionは、ラージランゲージモデルを使用してマルチエージェント間の相互作用をシミュレート、調整、評価するために設計された、開発者向けのPythonフレームワークです。これにより、異なるエージェントの役割を定義し、中央管理者を介して会話のフローをコントロールし、一貫したAPIを通じて任意のLLM提供者と統合できます。メッセージルーティング、コンテキスト管理、パフォーマンス分析などの機能により、AgentInteractionは協力または競合のエージェントアーキテクチャの実験を効率化し、複雑な対話シナリオのプロトタイピングと成功率測定を容易にします。

このプロジェクトは、LlamaIndexを利用したリトリーバル拡張AIエージェントの包括的なフレームワークを示しています。ドキュメントの取り込みとベクターストアの作成から始まり、コンテキストに基づく質疑応答のためのカスタムエージェントループを定義します。LlamaIndexの強力なインデックス作成・検索機能を活用し、任意のOpenAI互換の言語モデルを統合、プロンプトテンプレートをカスタマイズし、CLIインタフェースを通じて会話フローを管理できます。そのモジュラーアーキテクチャはさまざまなデータコネクタ、プラグイン拡張、動的応答のカスタマイズをサポートし、企業向けの知識アシスタント、インタラクティブチャットボット、研究ツールの迅速なプロトタイピングを可能にします。このソリューションは、Pythonでのドメイン固有のAIエージェント構築を効率化し、スケーラビリティ、柔軟性、簡単な統合を確保します。