enhance_llm предоставляет модульную структуру для организации вызовов больших языковых моделей в определенных последовательностях, позволяя разработчикам связывать подсказки, интегрировать внешние инструменты или API, управлять разговорным контекстом и реализовывать условную логику. Поддерживаются несколько поставщиков LLM, настраиваемые шаблоны подсказок, асинхронное выполнение, обработка ошибок и управление памятью. Благодаря абстрагированию взаимодействия с LLM, enhance_llm упрощает разработку приложений, похожих на агентов — таких как автоматизированные помощники, боты для обработки данных и системы многошагового рассуждения, — облегчающая создание, отладку и расширение сложных рабочих процессов.

Team Coordination — это легкая библиотека Python, разработанная для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов, работающих над сложными задачами. Определяя специализированные роли — такие как планировщики, исполнители, оценщики или коммуникаторы — пользователи могут разбивать высокоуровневую цель на управляемые подзадачи, делегировать их отдельным агентам и обеспечивать структурированную коммуникацию между ними. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, маршрутизацией протоколов и сбором результатов, позволяя командам ИИ-агентов эффективно взаимодействовать. Его система плагинов поддерживает интеграцию с популярными LLM, API и собственными логическими модулями, что делает его идеальным для автоматизации обслуживания клиентов, исследований, игровых ИИ и обработки данных. Благодаря четким абстракциям и расширяемым компонентам, Team Coordination ускоряет разработку масштабируемых рабочих процессов с несколькими агентами.