Team Coordination é uma biblioteca leve em Python projetada para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA trabalhando juntos em tarefas complexas. Ao definir papéis especializados de agentes — como planejadores, executores, avaliadores ou comunicadores — os usuários podem decompor um objetivo de alto nível em subtarefas gerenciáveis, delegá-las a agentes individuais e facilitar a comunicação estruturada entre eles. A estrutura gerencia execução assíncrona, roteamento de protocolos e agregação de resultados, permitindo que equipes de agentes de IA colaborem de forma eficiente. Seu sistema de plugins suporta integração com modelos de linguagem grande (LLMs), APIs e lógica personalizada, tornando-se ideal para aplicações em atendimento ao cliente automatizado, pesquisa, IA de jogos e pipelines de processamento de dados. Com abstrações claras e componentes extensíveis, Team Coordination acelera o desenvolvimento de fluxos de trabalho escaláveis de múltiplos agentes.

ReasonChain fornece um pipeline modular para construir sequências de operações geradas por LLM, permitindo que a saída de cada passo seja alimentada no próximo. Os usuários podem definir nós de cadeia personalizados para geração de prompts, chamadas de API para diferentes provedores de LLM, lógica condicional para direcionar fluxos de trabalho e funções de agregação para saídas finais. O framework inclui depuração e registro integrados para rastrear estados intermediários, suporte à consultas a bancos de dados vetoriais e extensão fácil através de módulos definidos pelo usuário. Seja resolvendo tarefas de raciocínio de múltiplas etapas, orchestrando transformações de dados ou construindo agentes de conversação com memória, ReasonChain oferece um ambiente transparente, reutilizável e testável. Seu design incentiva a experimentação com estratégias de cadeia de pensamento, tornando-o ideal para pesquisa, prototipagem e soluções de IA prontas para produção.