AutoGen Hands-On предоставляет структурированную среду для изучения использования фреймворка AutoGen на практике с помощью примеров на Python. Здесь пользователи узнают, как клонировать репозиторий, устанавливать зависимости и настраивать API-ключи для развертывания мультиагентных систем. Каждый скрипт демонстрирует основные функции: определение ролей агентов, память сессий, маршрутизацию сообщений и схемы оркестрации задач. Код включает логирование, обработку ошибок и расширяемые хуки, позволяющие адаптировать поведение агентов и интегрировать их с внешними сервисами. Пользователи приобретают практический опыт построения коллаборативных рабочих процессов, где несколько агентов взаимодействуют для выполнения сложных задач, от чат-ботов поддержки клиентов до автоматизированных пайплайнов обработки данных. Руководство способствует внедрению лучших практик в координацию нескольких агентов и масштабируемую разработку AI.

MCP Crew AI — это разработчикский фреймворк, упрощающий создание и координацию GPT-агентов в командных работах. Определяя роли менеджера, работника и мониторинга, он автоматизирует делегирование задач, их выполнение и контроль. В комплекте встроена поддержка API OpenAI, модульная архитектура для пользовательских плагинов агентов и CLI для запуска и мониторинга вашей команды. MCP Crew AI ускоряет разработку систем с несколькими агентами, облегчая создание масштабируемых, прозрачных и легко поддерживаемых рабочих процессов на базе ИИ.

Модуль мультитейновой системы предоставляет модульную структуру для создания и оркестровки нескольких ИИ-агентов внутри приложений на Python. Он включает менеджер агентов для запуска и мониторинга, коммуникационную основу, поддерживающую различные протоколы (например, обмен сообщениями, широковещание событий), а также настраиваемые хранилища памяти для сохранения знаний на длительный срок. Разработчики могут определять разные роли агентов, назначать специальные задачи и настраивать стратегии сотрудничества, такие как формирование консенсуса или голосование. Фреймворк легко интегрируется с внешними ИИ-моделями и базами знаний, позволяя агентам reasoning, учиться и адаптироваться. Идеально подходит для распределённых симуляций, групп разговорных агентов и автоматизированных решений, ускоряет решение сложных задач за счёт параллельной автономии.

Многогазеточная оркестрация ИИ позволяет командам автономных агентов ИИ вместе работать над предопределёнными или динамическими задачами. Каждый агент можно настроить с уникальными ролями, возможностями и хранилищами памяти, взаимодействующими через центральный оркестратор. Фреймворк интегрируется с провайдерами LLM (например, OpenAI, Cohere), векторными базами данных (например, Pinecone, Weaviate) и пользовательскими инструментами. Поддерживаются расширения поведения агентов, мониторинг в реальном времени и ведение журналов для аудита и отладки. Идеально подходит для сложных рабочих процессов, таких как многошаговые ответы на вопросы, автоматические процессы генерации контента или распределённые системы принятия решений, ускоряя разработку за счёт абстрагирования межагентского взаимодействия и предоставления модульной архитектуры для быстрого экспериментов и деплоймента.

With AI Agents — это фреймворк с акцентом на код на TypeScript, который помогает определить и управлять несколькими AI-агентами, каждый с уникальными ролями, такими как планировщик, исполнитель и память. Он предоставляет встроенное управление памятью для сохранения контекста, подсистему вызова функций для интеграции внешних API и интерфейс командной строки для интерактивных сессий. Собрав агентов в конвейеры или иерархии, вы можете автоматизировать сложные задачи — например, аналитические пайплайны или процессы поддержки клиентов, — обеспечивая модульность, масштабируемость и простую настройку.