A Arquitetura Multi-Agente proporciona uma plataforma escalável e extensível para definir, registrar e coordenar múltiplos agentes de IA que trabalham juntos em um objetivo compartilhado. Inclui um corretor de mensagens, gerenciamento de ciclo de vida, criação dinâmica de agentes e protocolos de comunicação personalizáveis. Os desenvolvedores podem construir agentes especializados (por exemplo, buscadores de dados, processadores de PLN, tomadores de decisão) e conectá-los ao núcleo de execução para lidar com tarefas que variam de agregação de dados a fluxos de trabalho autônomos de decisão. O design modular da estrutura suporta extensões de plugins e integra-se com modelos ML existentes ou APIs.
Recursos Principais do Multi-Agent Architecture
Barramento de mensagens unificado para comunicação entre agentes
Gerenciamento e orquestração dinâmica de agentes
Sistema de plugins para tipos de agentes personalizados
Lila oferece uma estrutura completa de agentes de IA voltada para raciocínio de múltiplas etapas e execução autônoma de tarefas. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados, webhooks) e configurar o Lila para chamá-las dinamicamente durante a execução. Ela oferece módulos de memória para armazenar histórico de conversas e fatos, um componente de planejamento para sequenciar subtarefas e prompting de chain-of-thought para transparência nas decisões. Seu sistema de plugins permite extensão tranquila com novas capacidades, enquanto a monitoração embutida acompanha ações e resultados do agente. O design modular do Lila facilita integração em projetos Python existentes ou implantação como um serviço hospedado para fluxos de trabalho de agentes em tempo real.