Agent Supervisor Demonstratesリポジトリは、調整されたワークフローで複数の自律的なAIエージェントをオーケストレーションする方法を示しています。Pythonで構築されており、タスクの配信、エージェントの状態監視、障害時の処理、応答の集約を行うSupervisorクラスを定義しています。基本エージェントクラスの拡張、異なるモデルAPIのプラグイン化、スケジューリングポリシーの構成が可能です。活動を記録し、並列実行をサポートし、モジュール式設計で容易なカスタマイズと大規模なAIシステムへの統合を実現します。

Melissaは高度な自然言語理解を利用し、ユーザーのコマンドを解釈、コンテキストに応じた回答を生成し、自動化されたタスクを実行する対話型AIエージェントです。タスクスケジューリングやリマインダー、データ照会、Googleカレンダー、Slack、メールサービスなどの外部API統合などの機能を提供します。ユーザーはカスタムプラグインを通じてMelissaの能力を拡張し、繰り返し処理のワークフローを作成し、知識ベースへ素早くアクセスして情報を取得できます。オープンソースプロジェクトとして、開発者はMelissaをクラウドまたはローカルサーバーに自己ホスティングでき、権限を設定し、その動作を組織の要件や個人の好みに合わせて調整可能で、生産性向上やカスタマーサポート、デジタルアシスタントに柔軟に対応できます。

Multi-Agent AI Assistantは、複数のGPT搭載エージェントを調整するモジュール式のPythonフレームワークであり、各エージェントには計画、研究、分析、実行などの役割が割り当てられています。システムはエージェント間のメッセージ伝達、メモリ保存、外部ツールやAPIとの連携をサポートし、複雑なタスクの分解と協働解決を可能にします。開発者はエージェントの動作をカスタマイズし、新たなツールキットを追加し、シンプルな設定ファイルでワークフローを構成できます。専門エージェント間の分散推論を活用し、自動研究、データ分析、意思決定支援、タスク自動化を促進します。リポジトリには、一般的なワークフローやエージェント設定のサンプル実装やテンプレートが含まれており、ビジネス、教育、研究の環境でエンドツーエンドのワークフローを処理できるインテリジェントアシスタントやデジタルワーカーの迅速な試作が可能です。