Модуль мультитейновой системы предоставляет модульную структуру для создания и оркестровки нескольких ИИ-агентов внутри приложений на Python. Он включает менеджер агентов для запуска и мониторинга, коммуникационную основу, поддерживающую различные протоколы (например, обмен сообщениями, широковещание событий), а также настраиваемые хранилища памяти для сохранения знаний на длительный срок. Разработчики могут определять разные роли агентов, назначать специальные задачи и настраивать стратегии сотрудничества, такие как формирование консенсуса или голосование. Фреймворк легко интегрируется с внешними ИИ-моделями и базами знаний, позволяя агентам reasoning, учиться и адаптироваться. Идеально подходит для распределённых симуляций, групп разговорных агентов и автоматизированных решений, ускоряет решение сложных задач за счёт параллельной автономии.

TinyAgent предоставляет легкий каркас для организации сложных задач с помощью моделей GPT от OpenAI. Разработчики устанавливают его через pip, настраивают API-ключ, определяют инструменты или плагины и используют память для поддержки многошаговых диалогов. TinyAgent поддерживает цепочку задач, интеграцию внешних API и сохранение памяти пользователя или системы. Его простое Python API позволяет быстро прототипировать автономные рабочие процессы анализа данных, чат-ботов, ассистентов по генерации кода и любые другие сценарии с интеллектуальным агентом, обладающим состоянием. Библиотека полностью открытая, расширяемая и платформонезависимая.

Демо Semantic Kernel Copilot — это полнофункционский образец приложения, показывающий, как создавать продвинутых AI-агентов с помощью фреймворка Semantic Kernel от Microsoft. Демонстрация включает цепочки подсказок для многошагового рассуждения, управление памятью для восстановления контекста между сессиями и архитектуру навыков на основе плагинов, позволяющую интеграцию с внешними API или службами. Разработчики могут настроить соединители для Azure OpenAI или моделей OpenAI, определить собственные шаблоны подсказок и реализовать доменные навыки, такие как доступ к календарю, операции с файлами или извлечение данных. Пример показывает, как организовать эти компоненты для создания разговорного ко-пилота, который понимает намерения пользователя, выполняет задачи и сохраняет контекст со временем, способствуя быстрому развитию персонализированных AI-ассистентов.