LazyLLM é uma estrutura Python que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA inteligentes com memória personalizada, integração de ferramentas e fluxos de trabalho.
LazyLLM é compatível com APIs externas ou utilitários personalizados. Os agentes executam tarefas definidas por meio de fluxos de trabalho sequenciais ou ramificados, suportando operações síncronas ou assíncronas. LazyLLM também oferece recursos integrados de registro, utilitários de teste e pontos de extensão para personalizar prompts ou estratégias de recuperação. Ao lidar com a orquestração subjacente de chamadas ao LLM, gerenciamento de memória e execução de ferramentas, LazyLLM possibilita prototipagem rápida e implantação de assistentes inteligentes, chatbots e scripts de automação com mínima quantidade de código boilerplate.
O AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint fornece uma estrutura modular para implementar uma arquitetura de múltiplos agentes no AWS Bedrock. Inclui código de exemplo para definir papéis de agentes — planejador, pesquisador, executor e avaliador — que colaboram através de filas de mensagens compartilhadas. Cada agente pode invocar diferentes modelos do Bedrock com prompts personalizados e passar saídas intermediárias para agentes subsequentes. Incorpora logging via CloudWatch, padrões de gerenciamento de erros e suporte para execução síncrona ou assíncrona, demonstrando como gerenciar seleção de modelos, tarefas em lote e orquestração de ponta a ponta. Desenvolvedores podem clonar o repositório, configurar funções IAM do AWS e endpoints do Bedrock, e então implantar usando CloudFormation ou CDK. O design de código aberto incentiva a extensão de papéis, escalabilidade de agentes por tarefas e integração com S3, Lambda e Step Functions.
Recursos Principais do AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint
SwarmZero é uma estrutura em Python que orquestra múltiplos agentes baseados em LLM colaborando em tarefas com fluxos de trabalho orientados por funções.
SwarmZero oferece um ambiente escalável de código aberto para definir, gerenciar e executar enxames de agentes de IA. Os desenvolvedores podem declarar funções de agentes, personalizar prompts e encadear fluxos de trabalho usando uma API unificada do orquestrador. O framework integra-se com principais provedores de LLM, suporta extensões por plugins e registra dados de sessões para depuração e análise de desempenho. Quer coordenar bots de pesquisa, criadores de conteúdo ou analistas de dados, SwarmZero agiliza a colaboração multiagente e garante resultados transparentes e reprodutíveis.