이 저장소는 택시 콜센터를 시뮬레이션하는 맞춤형 다중 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 고객이 승차를 요청하는 CustomerAgent, 근접성을 기반으로 운전자를 선택하는 DispatchAgent, 배정을 확인하고 상태를 업데이트하는 DriverAgent, 결제 및 메시지를 담당하는 NotificationAgent로 구성됩니다. 에이전트는 OpenAI GPT 호출과 메모리를 사용하는 조율 루프를 통해 비동기 대화, 오류 처리, 로깅이 가능하며, 개발자는 에이전트 프롬프트를 확장하거나 조정하며 실시간 시스템과 통합하여 대화형 AI 기반 고객 서비스 및 배차 워크플로우를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

MASChat은 언어 모델로 구동되는 여러 AI 에이전트 간의 대화를 유연하게 조율할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 연구원, 요약자, 비평가와 같은 특정 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 이들의 프롬프트, 권한, 통신 프로토콜을 지정할 수 있습니다. MASChat의 중앙 관리자가 메시지 라우팅, 컨텍스트 유지, 상호작용을 기록하여 추적 가능성을 보장합니다. 전문화된 에이전트를 조율하여 연구, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등의 복잡한 작업을 병렬 워크플로우로 분해하여 효율성과 통찰력을 향상시킵니다. OpenAI GPT API 또는 로컬 LLM과 통합되며, 맞춤형 행동을 위한 플러그인 확장도 지원합니다. MASChat은 프로토타이핑, 협력 환경 시뮬레이션, AI 시스템에서의 자발적 행동 탐구에 이상적입니다.

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint는 AWS Bedrock 위에 다중 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있는 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 공유 메시지 큐를 통해 협력하는 기획자, 연구원, 실행자, 평가자를 정의하는 샘플 코드를 포함하며, 각 에이전트는 커스텀 프롬프트로 다양한 Bedrock 모델을 호출하고, 중간 출력을 다음 에이전트에 전달합니다. 내장된 CloudWatch 로깅, 에러 처리 패턴, 동기 또는 비동기 실행 지원으로 모델 선택, 배치 작업, 전체 오케스트레이션의 관리 방법을 보여줍니다. 개발자는 저장소를 클론하고, AWS IAM 역할과 Bedrock 엔드포인트를 구성하며, CloudFormation 또는 CDK로 배포합니다. 오픈 소스 설계는 역할 확장, 작업 간 에이전트 확장, S3, Lambda, Step Functions와의 통합을 권장합니다.