demo_smolagents é uma implementação de referência do SmolAgents, uma microestrutura baseada em Python para criar agentes de IA autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Este demo inclui exemplos de como configurar agentes individuais com conjuntos específicos de ferramentas, estabelecer canais de comunicação entre os agentes e gerenciar transferências de tarefas de forma dinâmica. Ele mostra integração com LLM, invoke de ferramentas, gerenciamento de prompts e padrões de orquestração de agentes para construir sistemas multiagentes capazes de realizar ações coordenadas com base na entrada do usuário e resultados intermediários.

Multi-Agents fornece um ambiente estruturado onde diferentes agentes de IA — como planejadores, executores e críticos — coordenam-se para resolver tarefas de múltiplas etapas. O agente planejador divide metas de alto nível em subtarefas, o agente executor interage com APIs externas ou ferramentas para realizar cada etapa, e o agente crítico revisa os resultados quanto à precisão e consistência. Módulos de memória permitem que os agentes armazenem contexto ao longo das interações, enquanto um sistema de mensagens garante comunicação fluida. A estrutura é extensível, permitindo aos usuários adicionar papéis personalizados, integrar ferramentas proprietárias ou trocar backends LLM para casos de uso específicos.

A orquestração de IA multi-agente permite que equipes de agentes autônomos de IA trabalhem juntas em objetivos predefinidos ou dinâmicos. Cada agente pode ser configurado com papéis, capacidades e armazenamentos de memória únicos, interagindo por meio de um orquestrador central. O framework se integra com provedores de LLM (por exemplo, OpenAI, Cohere), bancos de dados vetoriais (por exemplo, Pinecone, Weaviate) e ferramentas personalizadas. Suporta a extensão do comportamento de agentes, monitoramento em tempo real e registro para auditoria e depuração. Ideal para fluxos de trabalho complexos, como respostas em múltiplas etapas, pipelines de geração automática de conteúdo ou sistemas de tomada de decisão distribuídos, acelerando o desenvolvimento ao abstrair a comunicação entre agentes e fornecer uma arquitetura plugável para experimentação rápida e implantação em produção.