Content Summarizer with AI Agents управляет последовательностью специализированных AI-агентов для оптимизации процессов суммирования контента. Агент FetchAgent извлекает текст из URL или локальных файлов, а PreprocessingAgent очищает и сегментирует содержание. SummarizationAgent создает краткие обобщения для каждого сегмента, используя модели GPT, а FeedbackAgent итеративно уточняет вывод для обеспечения связности и релевантности. Инструмент поддерживает настройку длины и тона резюме, обрабатывает длинные документы через разбиение и создает итоговые резюме в виде простого текста или JSON. Требуется действительный API-ключ OpenAI и стандартная среда Python.

Multi-Agents предоставляет структурированную среду, в которой разные агенты ИИ — такие как планировщики, исполнители и критики — работают вместе для решения многошаговых задач. Агент планировщик разбивает общие цели на подсистемы задач, исполнитель взаимодействует с внешними API или инструментами для выполнения каждого шага, а критик проверяет результаты на точность и согласованность. Модули памяти позволяют агентам сохранять контекст в ходе взаимодействий, а система обмена сообщениями обеспечивает беспрепятственную коммуникацию. Эта структура расширяема, что позволяет добавлять собственные роли, интегрировать собственные инструменты и менять бэкенды LLM для специальных случаев использования.

Duet GPT — это открытая платформа на Python для организации диалогов между двумя моделями GPT. Вы задаёте разные роли агентов, настраиваемые системными подсказками, а фреймворк автоматически управляет очередностью, передачей сообщений и историей диалога. Такая кооперативная структура ускоряет решение сложных задач, поддерживая сравнительное рассуждение, циклы критики и итеративное улучшение через обмены. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, простоте настройки и встроенному журналу, она идеально подходит для исследований, прототипирования и рабочих производственных процессов в области программной помощи, поддержки принятия решений и креативной генерации идей. Разработчики могут расширять основные классы, интегрировать новые сервисы LLM, настраивать логику итератора и экспортировать транскрипты в формате JSON или Markdown для последующего анализа.