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.

Summarization Agent Reflection combina um modelo avançado de resumo com um mecanismo de reflexão incorporado para avaliar e refinar iterativamente seus próprios resumos. Os usuários fornecem uma ou mais entradas de texto — como artigos, trabalhos ou transcrições — e o agente produz um resumo inicial, depois analisa essa saída para identificar pontos ausentes ou imprecisões. Ele regenerará ou ajustará o resumo com base em feedbacks até atingir um resultado satisfatório. Os parâmetros configuráveis permitem personalizar o comprimento, profundidade e estilo do resumo, tornando-o adaptável a diferentes domínios e fluxos de trabalho.

Duet GPT é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestrar conversas multi-agente entre dois modelos GPT. Você define papéis distintos para os agentes, personalizados com prompts de sistema, e a estrutura gerencia automaticamente a troca de turnos, envio de mensagens e histórico de conversas. Essa estrutura cooperativa acelera a resolução de tarefas complexas, permitindo raciocínio comparativo, ciclos de crítica e refinamento iterativo por meio de trocas de ida e volta. Sua integração perfeita com a API da OpenAI, configuração simples e registro embutido o tornam ideal para pesquisa, prototipagem e fluxos de trabalho de produção em assistência de codificação, suporte à decisão e ideação criativa. Os desenvolvedores podem estender as classes principais para integrar novos serviços LLM, ajustar a lógica do iterador e exportar transcrições em formatos JSON ou Markdown para análise posterior.

O Agente de IA construído sobre ToolHouse e Groq LLM recebe prompts em linguagem natural dos desenvolvedores e coordena uma cadeia de ferramentas—como geradores de código, linters, runners de testes e conectores CI/CD—para produzir, validar e refinar trechos de código. Suporta múltiplas linguagens de programação, oferece iterações baseadas em feedbacks e pode integrar plugins customizados para tarefas específicas. Ao automatizar passos de execução e testes, o agente garante que o código gerado atenda aos padrões de qualidade antes da entrega.

Content Summarizer with AI Agents gerencia uma sequência de agentes de IA especializados para otimizar fluxos de trabalho de sumário de conteúdo. Um FetchAgent recupera texto de URLs ou arquivos locais, enquanto um PreprocessingAgent limpa e segmenta o conteúdo. Um SummarizationAgent gera resumos concisos para cada segmento usando modelos GPT, e um FeedbackAgent refina iterativamente a saída para coerência e relevância. A ferramenta suporta a personalização do comprimento e tom do resumo, lida com documentos longos por meio de fragmentação e produz resumos finais em texto simples ou JSON. Requer uma chave API válida da OpenAI e funciona em um ambiente Python padrão.

Hashiru AgentX é um orquestrador de fluxo de trabalho de IA unificado hospedado no Hugging Face Spaces. Permite aos usuários inserir instruções em linguagem natural e escolher entre agentes pré-construídos para execução de código, pesquisa na web e análise de documentos. Nos bastidores, ele compõe dinamicamente cadeias de ferramentas, executa trechos de Python em uma sandbox segura, consulta recursos online e extrai insights de arquivos enviados. Os resultados são retornados em um formato conversacional, permitindo refinamento iterativo e download fácil dos resultados.