Plan Agent с Meta-Agent предоставляет многоуровневую архитектуру ИИ-агентов: агент планирования создает структурированные стратегии для достижения целей высокого уровня, а мета-агент контролирует выполнение, вносит изменения в планы и делегирует подпомощников. Встроены плагины-интеграторы (например, API веб-сервисов, базы данных), постоянная память для хранения контекста и настраиваемое логирование для анализа эффективности. Пользователи могут расширять систему собственными модулями — от обработки данных до генерации контента и поддержки решений.

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.

Insurance-Agentic-AI использует агентную AI-архитектуру, сочетающую модели GPT от OpenAI с цепочными и инструментальными возможностями LangChain для автономного выполнения сложных страховых задач. Регистрируя пользовательские инструменты для обработки документов, разбора полисов, вычисления предложений и суммирования претензий, агент может анализировать требования клиентов, извлекать релевантную информацию о полисах, рассчитывать приблизительную стоимость и предоставлять четкие ответы. Многоступенчатое планирование обеспечивает логичное выполнение задач, а компоненты памяти сохраняют контекст между сессиями. Разработчики могут расширять набор инструментов для интеграции сторонних API или адаптации агента к новым страховым вертикалям. Исполнение через CLI обеспечивает простое развертывание, позволяя страховым специалистам передавать рутинные операции и сосредотачиваться на стратегических решениях. Поддерживается журналирование и мультиагентская координация для масштабируемого управления рабочими потоками.

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.