SuperSwarm은 여러 전문 에이전트가 실시간으로 통신하고 협력하는 AI 기반 워크플로우를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 주요 컨트롤러 에이전트가 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하고 이를 전문가 에이전트에게 할당하는 동적 작업 분해를 지원합니다. 에이전트는 컨텍스트를 공유하고, 메시지를 전달하며, 중간 결과를 기반으로 접근 방식을 적응시킬 수 있습니다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드, RESTful API, CLI를 제공하여 배포 및 모니터링을 수행합니다. 개발자는 사용자 정의 역할을 정의하고, 군집 토폴로지를 구성하며, 플러그인을 통해 외부 도구와 통합할 수 있습니다. SuperSwarm은 컨테이너 오케스트레이션을 이용하여 수평 확장을 수행하며, 무거운 작업 부하에서도 견고한 성능을 보장합니다. 로그, 지표 및 시각화를 통해 에이전트 간 상호작용을 최적화하여 고급 연구, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 의사결정 프로세스 등에 적합합니다.

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.

AgentChat은 정교한 다중 에이전트 AI 대화를 구축하기 위한 개발자 중심 플랫폼입니다. 파이썬 기반 FastAPI 백엔드와 React UI를 결합하여 데이터 추출기, 분석가, 요약기와 같은 역할을 가진 개별 AI 에이전트를 정의하여 협력적으로 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. OpenAI GPT 모델을 활용하여 Redis를 통한 메모리 저장소와 API 호출, 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리와 같은 작업을 위한 커스텀 도구 지원도 제공합니다. 실시간 대화 모니터링, 에이전트 성능 로그, 구성 가능한 파이프라인도 제공합니다. 모듈식 아키텍처로 개발자들은 새 도구를 추가하거나 프롬프트를 조정하여 에이전트 기능을 확장하고, 맞춤화된 자동화 워크플로우, 의사결정 프로세스, 지식 탐색 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.