AgentInteraction은 대규모 언어 모델을 사용한 다중 에이전트 상호작용을 시뮬레이션, 조율, 평가하기 위해 설계된 개발자 중심 Python 프레임워크입니다. 사용자 정의 에이전트 역할을 정의하고, 중앙 관리자를 통해 대화 흐름을 제어하며, 일관된 API를 통해 어떤 LLM 공급자와도 통합할 수 있습니다. 메시지 라우팅, 컨텍스트 관리, 성능 분석 같은 기능으로 AgentInteraction은 협력 또는 경쟁 에이전트 아키텍처 실험을 간소화하며, 복잡한 대화 시나리오의 프로토타이핑과 성공률 측정을 용이하게 만듭니다.

Multi-Agent-LLM은 대규모 언어 모델 기반 여러 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 개별 에이전트에 고유한 페르소나, 메모리 저장소 및 외부 도구 또는 API와의 통합을 정의할 수 있습니다. 중앙의 AgentManager는 통신 루프를 관리하여 에이전트들이 공유 환경 내에서 메시지를 교환하며 협력하여 복잡한 목표를 달성할 수 있게 합니다. 프레임워크는 LLM 제공자(OpenAI, Hugging Face 등) 교체, 유연한 프롬프트 템플릿, 대화 기록, 단계별 도구 컨텍스트를 지원합니다. 개발자는 로깅, 오류 처리, 동적 에이전트 생성과 같은 내장 유틸리티를 활용하여 다단계 워크플로우, 연구 작업, 의사결정 파이프라인을 확장 가능하게 자동화할 수 있습니다.