AgentSmith é uma estrutura modular de orquestração de agentes construída em Python que permite aos desenvolvedores definir, configurar e executar múltiplos agentes de IA de forma colaborativa. Cada agente pode ser atribuído a papéis especializados — como pesquisador, planejador, codificador ou revisor — e comunicar-se através de um barramento de mensagens interno. O AgentSmith suporta gerenciamento de memória através de armazéns vetoriais como FAISS ou Pinecone, decomposição de tarefas em subtarefas e supervisão automatizada para garantir a conclusão dos objetivos. Agentes e pipelines são configurados via arquivos YAML legíveis por humanos, e a estrutura integra-se perfeitamente com APIs OpenAI e LLMs personalizados. Inclui logging, monitoramento e tratamento de erros embutidos, sendo ideal para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, análise de dados e sistemas de suporte à decisão.

AIBrokers fornece uma interface unificada para gerenciar e executar fluxos de trabalho envolvendo múltiplos agentes e modelos de IA. Permite que os desenvolvedores definam brokers que supervisionam a distribuição de tarefas, escolhendo o modelo mais adequado — como GPT-4 para tarefas de linguagem ou um modelo de visão para análise de imagens — com base em regras de roteamento personalizáveis. O ConversationManager oferece suporte à consciência de contexto ao armazenar e recuperar diálogos passados, enquanto o módulo MemoryStore fornece gerenciamento de estado persistente entre sessões. O PluginManager possibilita a integração fluida de APIs externas ou funções personalizadas, ampliando as capacidades do broker. Com registro de logs, hooks de monitoramento e tratamento de erros configurável, AIBrokers simplifica o desenvolvimento e implantação de aplicações complexas baseadas em IA em ambientes de produção.