O repositório Agent Supervisor Demonstrates mostra como orquestrar vários agentes de IA autônomos em um fluxo de trabalho coordenado. Escrito em Python, define uma classe Supervisor para distribuir tarefas, monitorar o status dos agentes, lidar com falhas e agregar respostas. Você pode estender as classes base de agentes, conectar diferentes APIs de modelos e configurar políticas de agendamento. Ele registra atividades para auditoria, suporta execução paralela e oferece um design modular para fácil personalização e integração em sistemas maiores de IA.

Melissa opera como um agente de IA conversacional que utiliza compreensão avançada de linguagem natural para interpretar comandos do usuário, gerar respostas contextuais e realizar tarefas automatizadas. Oferece recursos como agendamento de tarefas, lembretes de compromissos, consulta de dados e integração com APIs externas como Google Calendar, Slack e serviços de e-mail. Os usuários podem estender as capacidades do Melissa por meio de plugins personalizados, criar fluxos de trabalho para processos repetitivos e acessar sua base de conhecimento para recuperação rápida de informações. Como um projeto de código aberto, desenvolvedores podem hospedar o Melissa em servidores na nuvem ou locais, configurar permissões e ajustar seu comportamento para atender às necessidades organizacionais ou pessoais, tornando-o uma solução flexível para produtividade, suporte ao cliente e assistência digital.

O Assistente de IA Multi-Agente é uma estrutura modular em Python que orquestra múltiplos agentes com GPT, cada um atribuído a funções específicas como planejamento, pesquisa, análise e execução. O sistema suporta troca de mensagens entre agentes, armazenamento de memória e integração com ferramentas e APIs externas, permitindo a decomposição de tarefas complexas e a resolução colaborativa de problemas. Desenvolvedores podem personalizar o comportamento dos agentes, adicionar novas ferramentas e configurar fluxos de trabalho via arquivos de configuração simples. Aproveitando o raciocínio distribuído entre agentes especializados, a estrutura acelera pesquisas automatizadas, análise de dados, suporte à decisão e automação de tarefas. O repositório inclui implementações de exemplo e modelos, permitindo prototipagem rápida de assistentes inteligentes e trabalhadores digitais capazes de gerenciar fluxos de trabalho de ponta a ponta em negócios, educação e pesquisa.