O Multi-Agent-Blueprint é uma base de código abrangente e de código aberto para construir e orquestrar múltiplos agentes acionados por IA que colaboram para resolver tarefas complexas. Em sua essência, oferece um sistema modular para definir papéis de agentes distintos — como pesquisadores, analistas e executores — cada um com seus próprios armazéns de memória e modelos de prompt. O framework integra-se perfeitamente com modelos de linguagem grandes, APIs de conhecimento externas e ferramentas personalizadas, permitindo delegação dinâmica de tarefas e loops de feedback iterativos entre os agentes. Inclui também registros e monitoramento incorporados para acompanhar as interações e saídas dos agentes. Com fluxos de trabalho personalizáveis e componentes intercambiáveis, desenvolvedores e pesquisadores podem prototipar rapidamente pipelines multiagentes para aplicações como geração de conteúdo, análise de dados, desenvolvimento de produtos ou suporte ao cliente automatizado.

O Sistema Multiagente de Recomendação de Shopping é uma estrutura orientada por IA construída sobre uma arquitetura multiagente para aprimorar experiências de compra em shoppings. Ele consiste em agentes de compradores que rastreiam as interações dos visitantes, agentes de preferência que analisam dados passados e em tempo real, e agentes de recomendação que geram sugestões personalizadas de produtos e promoções. Os agentes comunicam-se via protocolo de passagem de mensagens para atualizar modelos de usuário, coordenar insights entre agentes e ajustar recomendações dinamicamente. O sistema suporta integração com CMS e POS para feedback de inventário e vendas em tempo real. Seu design modular permite aos desenvolvedores personalizar comportamentos de agentes, integrar novas fontes de dados e implantar em várias plataformas. Ideal para grandes ambientes de varejo, melhora a satisfação do cliente e aumenta as vendas por meio de recomendações precisas e contextuais.