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.

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.

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.