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.

Overeasy é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestração de agentes de IA alimentados por LLM em vários domínios. Fornece uma arquitetura modular para definir agentes, configurar armazenamentos de memória e integrar ferramentas externas como APIs, bases de conhecimento e bancos de dados. Desenvolvedores podem conectar-se a endpoints de LLM da OpenAI, Azure ou auto-hospedados e projetar fluxos de trabalho dinâmicos envolvendo um ou múltiplos agentes. O mecanismo de orquestração do Overeasy gerencia a delegação de tarefas, tomada de decisões e estratégias de fallback, possibilitando trabalhadores digitais robustos para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados, agendamento e mais. Documentação abrangente e projetos de exemplo aceleram a implantação em Linux, macOS e Windows.

AIPE centraliza a orquestração de agentes de IA com módulos plugáveis para memória, planejamento, uso de ferramentas e colaboração entre múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem definir personalidades de agentes, incorporar contexto via armazenamento vetorial e integrar APIs ou bancos de dados externos. A estrutura oferece um painel web integrado e CLI para testar prompts, monitorar o estado do agente e encadear tarefas. AIPE suporta múltiplos backends de memória, como Redis, SQLite e armazenamentos na memória. Seus setups de múltiplos agentes permitem atribuir papéis especializados—como extrator de dados, analista, resumidor—para enfrentar consultas complexas de forma colaborativa. Ao abstrair engenharia de prompts, wrappers de API e tratamento de erros, AIPE acelera a implantação de assistentes baseados em IA para QA de documentos, suporte ao cliente e fluxos de trabalho automatizados.