AgentMesh é uma estrutura focada em desenvolvedores que permite registrar agentes de IA individuais e integrá-los em uma rede de malha dinâmica. Cada agente pode se especializar em uma tarefa específica - como prompting de LLM, recuperação ou lógica personalizada - e o AgentMesh gerencia roteamento, balanceamento de carga, manipulação de erros e telemetria em toda a rede. Isso permite construir fluxos de trabalho complexos de múltiplas etapas, encadear agentes e escalar a execução horizontalmente. Com transportes plugáveis, sessões com estado e ganchos de extensibilidade, o AgentMesh acelera a criação de sistemas de agentes de IA robustos e distribuídos.

No seu núcleo, o AI Orchestra oferece um mecanismo de orquestração modular que permite aos desenvolvedores definir nós representando agentes de IA, ferramentas e módulos personalizados. Cada nó pode ser configurado com LLMs específicos (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), parâmetros e mapeamento de entrada/saída, permitindo delegação de tarefas dinâmica. A estrutura suporta pipelines componíveis, controles de concorrência e lógica de ramificação, permitindo fluxos complexos que se adaptam com base nos resultados intermediários. Telemetria e logging integrados capturam detalhes de execução, enquanto ganchos de retorno de chamada lidam com erros e tentativas novamente. O sistema de plugins também inclui suporte para integração com APIs externas ou funcionalidades personalizadas. Com definições de pipeline baseadas em YAML ou Python, os usuários podem prototipar e implantar sistemas multifuncionais em minutos, de assistentes baseados em chat a fluxos de trabalho de análise de dados automatizados.

CAMEL-AI é uma estrutura baseada em Python que permite que desenvolvedores e pesquisadores construam, configurem e executem múltiplos agentes de IA autônomos alimentados por LLMs. Oferece suporte embutido para geração aumentada por recuperação (RAG), uso de ferramentas externas, comunicação entre agentes, gestão de memória e estado e agendamento. Com componentes modulares e fácil integração, equipes podem prototipar sistemas multi-agentes complexos, automatizar fluxos de trabalho e escalar experimentos com diferentes backends de LLM.