LLM-Blender-Agent는 개발자가 LLM을 협력 에이전트로 랩핑하여 모듈식 다중 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 Python 실행, 웹 스크래핑, SQL 데이터베이스, 외부 API와 같은 도구에 접근할 수 있습니다. 프레임워크는 대화 메모리, 단계별 추론, 도구 오케스트레이션을 처리하여 보고서 생성, 데이터 분석, 자동화된 연구, 워크플로우 자동화와 같은 작업을 가능하게 합니다. LangChain 위에 구축되어 가볍고 확장 가능하며 GPT-3.5, GPT-4 및 기타 LLM과 호환됩니다.

멀티-에이전트 디베이트는 AI 에이전트 간의 상호작용 토론을 조율하는 포괄적인 도구 모음입니다. 개발자는 저장소를 복제하고 의존성을 설치하며, 구성 파일에서 Pro, Contra, Moderator 역할을 정의합니다. 프레임워크는 OpenAI 또는 호환 LLM API를 활용해 구조화된 토론 라운드(서론, 반론, 결론)를 생성합니다. 각 라운드 후, Moderator 에이전트는 핵심 요점을 통합하고 로그를 기록합니다. 사용자는 토론 길이, 에이전트 페르소나 및 점수 매기기 기준을 조정할 수 있습니다. 모듈식 설계는 사용자 정의 LLM, 플러그인 아키텍처 및 시각화 도구와의 통합을 허용하며, 이를 통해 AI 기반 논증, 협력적 의사결정 및 토론 결과 기반 자동 콘텐츠 생성 연구를 활성화합니다.