Autogen Studio Research é um protótipo de pesquisa hospedado no GitHub para construir, visualizar e iterar aplicativos de IA multiagente. Oferece uma interface web que permite arrastar e soltar componentes de agentes, definir canais de comunicação e configurar pipelines de execução. Por trás, usa um SDK Python para conectar a diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locais) e fornece logs em tempo real, métricas e ferramentas de depuração. A plataforma é projetada para prototipagem rápida de sistemas colaborativos de agentes, fluxos de decisão e orquestração automatizada de tarefas.

O CircleChat é uma plataforma onde os usuários podem interagir com vários agentes de IA simultaneamente. Cada agente de IA oferece insights e expertise únicas, facilitando para os usuários obter uma perspectiva bem-rounded sobre suas consultas ou problemas. Projetado para facilitar conversas inteligentes, o CircleChat tem como objetivo se tornar sua ferramenta virtual preferida para brainstorming. Seja para resolver problemas, planejar ou apenas precisar de input criativo, o CircleChat conecta você com vários IAs, cada um contribuindo para uma compreensão mais abrangente.

Eigent é uma plataforma de IA que permite criar uma força de trabalho dinâmica de IA composta por múltiplos agentes colaborativos que trabalham em paralelo para automatizar fluxos de trabalho complexos. Suporta personalização completa de nós de trabalhador e ferramentas específicas de tarefas, oferecendo implantação local segura para garantir privacidade e controle de dados. A infraestrutura do Eigent oferece desempenho superior e custo-efetividade otimizando interações multiagente, tornando-a ideal para empresas que buscam aproveitar IA para automação escalável.

A estrutura de IA multiagente oferece uma solução de ponta a ponta para orquestrar múltiplos agentes autônomos em ambientes de nuvem. Ela aproveita o banco de dados serverless compatível com Postgres do Neon para armazenar o histórico de conversas e o estado do agente, Azure Functions para executar a lógica do agente em escala e APIs OpenAI para potencializar a compreensão e geração de linguagem natural. Filas de mensagens integradas e comportamentos baseados em funções permitem que os agentes colaborem em tarefas como pesquisa, agendamento, suporte ao cliente e análise de dados. Os desenvolvedores podem personalizar políticas de agentes, regras de memória e fluxos de trabalho para atender a diversos requisitos de negócios.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction oferece um ambiente flexível para projetar, configurar e executar sistemas compostos por múltiplos agentes de IA autônomos. Cada agente pode receber papéis, objetivos e protocolos de comunicação específicos. A estrutura gerencia a passagem de mensagens, o contexto da conversa e interações sequenciais ou paralelas. Ela suporta integração com OpenAI GPT, outras APIs de LLM e módulos personalizados. Os usuários definem cenários via YAML ou scripts Python, especificando detalhes do agente, etapas do fluxo de trabalho e critérios de parada. O sistema registra todas as interações para depuração e análise, permitindo controle detalhado sobre os comportamentos dos agentes para experimentos em colaboração, negociação, tomada de decisão e resolução de problemas complexos.