Tiny-OAI-MCP-Agent fornece uma arquitetura de agente pequena e extensível construída na API do OpenAI. Implementa um ciclo de processo multi-cognitivo (MCP) para raciocínio, memória e uso de ferramentas. Você define ferramentas (APIs, operações de arquivos, execução de código), e o agente planeja tarefas, recorda contexto, invoca ferramentas e itera nos resultados. Esta base de código mínima permite que desenvolvedores experimentem fluxos de trabalho autônomos, heurísticas personalizadas e padrões avançados de prompts, enquanto lida automaticamente com chamadas de API, gerenciamento de estado e recuperação de erros.

LLM Coordination é uma estrutura voltada para desenvolvedores que orquestra interações entre múltiplos grandes modelos de linguagem para resolver tarefas complexas. Fornece um componente de planejamento que divide objetivos de alto nível em subtarefas, um módulo de recuperação que busca contexto em bases de conhecimento externas e um motor de execução que envia tarefas a agentes LLM especializados. Os resultados são agrupados com ciclos de feedback para aprimorar os resultados. Ao abstrair a comunicação, a gestão de estado e a configuração do pipeline, ela permite a prototipagem rápida de fluxos de trabalho de IA multi-agente para aplicações como suporte automatizado ao cliente, análise de dados, geração de relatórios e raciocínio multi-etapas. Os usuários podem personalizar planejadores, definir papéis de agentes e integrar seus próprios modelos de forma transparente.