Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.

CircleChat — это платформа, на которой пользователи могут одновременно взаимодействовать с несколькими ИИ-агентами. Каждый ИИ-агент предлагает уникальные идеи и экспертизу, что облегчает пользователю получение комплексных ответов на свои вопросы или проблемы. CircleChat разработан для облегчения умных бесед и стремится стать вашим виртуальным инструментом для генерации идей. Независимо от того, решаете ли вы проблему, планируете или нуждаетесь в креативном вкладе, CircleChat соединяет вас с несколькими ИИ, каждый из которых помогает получить более полное понимание.

Eigent — это платформа AI, позволяющая создавать динамическую AI рабочую силу, состоящую из нескольких совместно работающих агентов, которые параллельно автоматизируют сложные рабочие процессы. Поддерживает полную настройку рабочих узлов и инструментов для конкретных задач, обеспечивая безопасное локальное развертывание для сохранения конфиденциальности данных и контроля. Инфраструктура Eigent обеспечивает превосходную производительность и экономию за счёт оптимизации взаимодействий между агентами, что делает её идеальной для компаний, стремящихся использовать AI для масштабируемой автоматизации.

Многоагентная система AI предоставляет решение «от и до» для организации нескольких автономных агентов в облачных средах. Она использует безсерверную базу данных Neon, совместимую с Postgres, для хранения истории разговоров и состояния агентов, Azure Functions для масштабируемого выполнения логики агентов и API OpenAI для понимания и генерации естественного языка. Встроенные очереди сообщений и ролевая модель поведения позволяют агентам сотрудничать в таких задачах, как исследования, планирование, поддержка клиентов и анализ данных. Разработчики могут настраивать политики агентов, правила памяти и рабочие процессы под разнообразные бизнес-требования.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction предлагает гибкую среду для разработки, настройки и запуска систем, состоящих из нескольких автономных ИИ-агентов. Каждого агента можно наделить конкретными ролями, целями и протоколами связи. Фреймворк управляет передачей сообщений, контекстом беседы и последовательными или параллельными взаимодействиями. Он поддерживает интеграцию с OpenAI GPT, другими API LLM и пользовательскими модулями. Пользователи задают сценарии через YAML или Python-скрипты, указывая детали агентов, шаги рабочей схемы и критерии остановки. Система регистрирует все взаимодействия для отладки и анализа, а также обеспечивает тонкую настройку поведения агентов для экспериментов по сотрудничеству, переговорам, принятию решений и решению сложных задач.