Multi-Agent-LLM foi projetado para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Os usuários podem definir agentes individuais com personas únicas, armazenamento de memória e ferramentas ou APIs externas integradas. Um central AgentManager gerencia os ciclos de comunicação, permitindo que os agentes troquem mensagens em um ambiente compartilhado e avancem colaborativamente em direção a objetivos complexos. A estrutura suporta troca de provedores de LLM (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), templates de prompt flexíveis, históricos de conversas e contextos passo a passo de ferramentas. Os desenvolvedores beneficiam-se de utilitários embutidos para registro, tratamento de erros e spawning dinâmico de agentes, possibilitando automação escalável de fluxos de trabalho de múltiplas etapas, tarefas de pesquisa e pipelines de tomada de decisão.

AI Web Scraper automatiza o processo de coletar e estruturar dados de sites combinando um navegador headless para renderizar JavaScript com uma análise poderosa impulsionada por IA. Os usuários fornecem uma URL e prompts personalizados opcionais, e a ferramenta busca a página, renderiza conteúdo dinâmico e alimenta o resultado em um grande modelo de linguagem para extrair tabelas, listas, metadados, resumos ou qualquer informação definida pelo usuário. A saída é fornecida em JSON limpo, pronto para processamento posterior ou integração em pipelines de dados.