Agent2Agentは、AIエージェントチームを定義、設定、オーケストレーションするための統一WebインターフェースとAPIを提供します。各エージェントには、リサーチャー、アナリスト、サマライザーなどのユニークな役割を割り当てることができ、内蔵されたチャネルを通じてデータを共有し、サブタスクを委任します。プラットフォームは、関数呼び出し、メモリストレージ、Webhook統合をサポートし、外部サービスとの連携を可能にします。管理者は、ワークフローレベルの進行状況を監視し、エージェントのログを検査し、動的にパラメータを調整してスケーラブルな並列タスク実行や高度なワークフロー自動化を実現できます。

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。

AgentChatは、高度なマルチエージェントAI会話を構築するための開発者向けプラットフォームです。PythonベースのFastAPIバックエンドとReact UIを組み合わせ、データ抽出、分析、サマリーなどの役割を持つ個別のAIエージェントを定義し、協力して複雑なタスクを完了します。OpenAIのGPTモデルを活用し、RedisによるメモリストレージやAPI呼び出し、Webスクレイピング、データベースクエリなどのカスタムツール連携もサポートします。リアルタイムの会話監視、エージェントのパフォーマンスログ、設定可能なパイプラインを提供します。モジュール式アーキテクチャにより、新しいツールの追加やプロンプト調整により、カスタマイズされた自動化ワークフローや意思決定プロセス、知識発見アプリケーションを実現できます。