Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.

Agent Workflow Memory — это библиотека Python, разработанная для усиления возможностей ИИ-агентов с помощью постоянной памяти при выполнении сложных рабочих процессов. Она использует векторные хранилища для кодирования и извлечения релевантного контекста, позволяя агентам помнить прошлые взаимодействия, сохранять состояние и принимать обоснованные решения. Библиотека безупречно интегрируется с такими фреймворками, как WorkflowAgent из LangChain, и обеспечивает настраиваемые обратные вызовы памяти, политики удаления данных и поддержку различных бэкендов хранения. Сохраняя истории диалогов и метаданные задач в векторных базах, она позволяет выполнять семантический поиск по сходству и выявлять наиболее релевантные воспоминания. Разработчики могут настраивать области поиска, сжимать исторические данные и реализовывать собственные стратегии сохранения. Идеально подходит для долгосрочных сессий, координации многопользовательских агентов и диалогов, насыщенных контекстом, гарантируя, что ИИ-агенты работают с непрерывностью, обеспечивая более естественные, контекстно-осознанные взаимодействия, при этом снижая дублирование и повышая эффективность.

LangGraph предоставляет гибкую систему с несколькими агентами, построенную на ориентированных графах, где каждый узел представляет агента ИИ, специализирующегося на задачах таких как синтез кода, обзоры, отладка или чат. Пользователи задают рабочие процессы в формате JSON или YAML, указывая роли агентов и пути коммуникации. LangGraph управляет распределением задач, маршрутизацией сообщений и обработкой ошибок между агентами. Она поддерживает подключение к различным API LLM, расширяемые пользовательские агенты и визуализацию потоков выполнения. Благодаря интерфейсу командной строки и API, LangGraph упрощает создание сложных автоматизированных пайплайнов для разработки программного обеспечения, начиная с первоначальной генерации кода и заканчивая непрерывным тестированием и интерактивной помощью для разработчиков.