Многопроagentская архитектура предоставляет масштабируемую и расширяемую платформу для определения, регистрации и координации нескольких AI-агентов, работающих совместно над общей целью. Включает брокер сообщений, управление жизненным циклом, динамическое создание агентов и настраиваемые протоколы коммуникации. Разработчики могут создавать специализированных агентов (например, сборщиков данных, NLP-обработчиков, лиц, принимающих решения) и интегрировать их в основной runtime для выполнения таких задач, как агрегация данных и автономные рабочие процессы. Модульная архитектура поддерживает расширения через плагины и интеграцию с существующими ML моделями или API.

Cookbooks продвинутых агентов — это проект, поддерживаемый сообществом на GitHub, предлагающий библиотеку рецептов AI-агентов на базе LangChain. Включают модули памяти для сохранения контекста, интеграцию пользовательских инструментов и внешних API, шаблоны вызовов функций для структурированных ответов, планирование цепочкой размышлений для сложных решений и оркестрацию многошаговых рабочих процессов. Разработчики могут использовать эти готовые примеры, чтобы понять лучшие практики, настраивать поведение и ускорять создание умных агентов, автоматизирующих задачи вроде планирования, извлечения данных и обслуживания клиентов.