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。

Multi-Agent-LLMは、大規模言語モデルを利用した複数のAIエージェントの調整を合理化するために設計されています。ユーザーは、個々のエージェントに独自のペルソナ、メモリー、外部ツールやAPIを持たせて定義できます。中央のAgentManagerは通信ループを管理し、エージェントが共有環境でメッセージを交換し、協力して複雑な目標に進むことを可能にします。このフレームワークは、OpenAI、Hugging Faceなどの複数のLLMプロバイダーの切り替え、柔軟なプロンプトテンプレート、会話履歴、ステップごとのツーリングコンテキストをサポートします。開発者は、ログ記録、エラー処理、動的エージェント生成用の組み込みユーティリティの恩恵を受け、多段階のワークフロー、研究タスク、意思決定パイプラインのスケーラブルな自動化を可能にします。