AgentVerse — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам создавать, управлять и моделировать совместных агентов ИИ для разнообразных задач.
AgentVerse предназначен для облегчения создания архитектур с несколькими агентами путём предоставления набора переиспользуемых модулей и абстракций. Пользователи могут определить уникальные классы агентов с индивидуальной логикой принятия решений, создать каналы связи для обмена сообщениями и моделировать условия окружения. Платформа поддерживает синхронное и асинхронное взаимодействие между агентами, что позволяет реализовать сложные рабочие процессы, такие как переговоры, делегирование задач и совместное решение проблем. Благодаря встроенному логированию и мониторингу, разработчики могут отслеживать действия агентов и оценивать показатели эффективности. AgentVerse включает шаблоны для распространённых сценариев, таких как автономное исследование, торговые симуляции и совместное создание контента. Его модульная структура позволяет бесшовно интегрировать внешние модели машинного обучения, такие как языковые модели или алгоритмы обучения с усилением, обеспечивая гибкость в различных приложениях на базе ИИ.
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.
Позволяет динамическую оркестровку нескольких GPT-агентов для совместного мозгового штурма, планирования и выполнения автоматизированных задач по созданию контента эффективно.
MultiAgent2 предоставляет комплексный набор инструментов для оркестровки автономных AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять агентов с настраиваемыми персонажами, стратегиями и контекстами памяти, что позволяет им вести диалоги, делиться информацией и решать задачи совместно. Фреймворк поддерживает плагины для хранения долгосрочной памяти, доступ на основе ролей к общим данным и настраиваемые каналы коммуникации для синхронного или асинхронного диалога. CLI и Python SDK позволяют быстро прототипировать, тестировать и развертывать системы с несколькими агентами для исследований, автоматической поддержки клиентов, пайплайнов по созданию контента и систем поддержки принятия решений. Благодаря абстракции коммуникации между агентами и управлению памятью, MultiAgent2 ускоряет разработку сложных AI-приложений.