Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.

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.

Swarms работает как фреймворк, ориентированный в первую очередь на Python и веб-интерфейс, позволяя пользователям настраивать отдельных агентов с конкретными ролями, управлением памятью и пользовательскими подсказками. Пользователи определяют взаимодействия агентов с помощью визуального редактора потоков или YAML-конфигураций, управляя сложными деревьями решений, дебатами и совместными задачами. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для запросов данных, доступа к базам знаний и вызовов сторонних API. После развертывания Swarms обеспечивает мониторинг деятельности агентов, показатели производительности и журналы в реальном времени. Он горизонтально масштабируется с помощью инструментов оркестрации контейнеров, позволяя запускать крупномасштабные симуляции ИИ, роботизированные системы управления или интеллектуальные автоматизации рабочих процессов. Архитектура с открытым исходным кодом обеспечивает расширяемость, развитие сообществом и возможности самостоятельного хостинга для полного контроля данных.

SwarmFlow позволяет разработчикам создавать и координировать множество агентов ИИ с помощью настраиваемых рабочих процессов. Агенты могут асинхронно обмениваться сообщениями, делегировать подзадачи и интегрировать собственные плагины для логики, специфичной для области. Фреймворк управляет планированием задач, агрегацией результатов и обработкой ошибок, позволяя пользователям сосредоточиться на проектировании поведения агентов и стратегий взаимодействия. Модульная архитектура SwarmFlow облегчает создание сложных конвейеров для автоматического мозгового штурма, обработки данных и систем поддержки принятия решений, что делает прототипирование, масштабирование и мониторинг многопро агентных приложений простым.

Этот репозиторий предоставляет настраиваемую многоглавую платформу для моделирования центра вызовов такси. Определяет отдельных ИИ-агентов: CustomerAgent для запроса поездок, DispatchAgent для выбора водителей на основе близости, DriverAgent для подтверждения назначений и обновления статусов, а также NotificationAgent для выставления счетов и сообщений. Агенты взаимодействуют через цикл оркестрации с использованием вызовов GPT от OpenAI и памяти, что позволяет асинхронный диалог, обработку ошибок и логирование. Разработчики могут расширять или адаптировать запросы агентов, интегрировать системы в реальном времени и прототипировать рабочие процессы по обслуживанию клиентов и диспетчеризации, основанные на ИИ.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint обеспечивает модульную основу для реализации архитектуры с несколькими агентами на AWS Bedrock. В ней есть пример кода для определения ролей агентов — планировщика, исследователя, исполнителя и оценщика — которые взаимодействуют через общие очереди сообщений. Каждый агент может вызывать различные модели Bedrock с пользовательскими подсказками и передавать промежуточные результаты последующим агентам. Встроенное ведение журнала с помощью CloudWatch, схемы обработки ошибок и поддержка синхронного или асинхронного выполнения показывают, как управлять выбором моделей, пакетными задачами и полной оркестровкой. Разработчики могут клонировать репозиторий, настроить роли AWS IAM и конечные точки Bedrock, а затем развернуть через CloudFormation или CDK. Открытая архитектура поощряет расширение ролей, масштабирование агентов по задачам и интеграцию с S3, Lambda и Step Functions.