Автоматизация электронной почты LangGraph использует фреймворк LangGraph для создания интеллектуальных рабочих процессов электронной почты. После настройки она подключается к вашему почтовому сервису, получает новые сообщения и использует LLM для анализа содержимого на предмет намерений, настроений и важной информации. Агент выбирает или генерирует подходящие шаблоны, персонализирует ответы на основе контекста и пользовательских переменных и ставит их в очередь для отправки через Gmail API или SMTP. Расширенные функции включают обработку многоходовых диалогов, автоматические последовательности последующих действий на основе взаимодействия получателя и динамическое планирование. Разработчики могут расширять рабочие процессы, модифицируя узлы графа, добавляя пользовательские действия или интегрируя внешние API. Детальный журнал и обработка ошибок обеспечивают надежность, что делает его идеальным для продаж, поддержки клиентов и автоматических новостных рассылок.

Sentient — это платформа AI-агентов с сохранением состояния, предназначенная для управления неигровыми персонажами и виртуальными личностями. Она включает систему памяти, которая записывает события, движок планирования целей для многосоставных действий и интерфейс беседы для естественного диалога. Разработчики настраивают персонажей с помощью настраиваемых характеристик, целей и баз знаний. SDK и API Sentient для Unity, Unreal, JavaScript и Node.js обеспечивают бесшовную интеграцию как в облаке, так и на локальной инфраструктуре, чтобы предоставлять захватывающие интерактивные цифровые опыты.

Проект Многоагентная робототехническая система предлагает модульную платформу на Python для разработки, моделирования и развертывания совместных робототехнических команд. В основе лежит реализация децентрализованных стратегий управления, позволяющих роботам делиться информацией о состоянии и совместно распределять задачи без центрального координатора. В систему встроены модули для планирования маршрутов, избегания столкновений, картирования окружения и динамического планирования задач. Разработчики могут интегрировать новые алгоритмы, расширяя предоставленные интерфейсы, настраивать протоколы связи через файлы конфигурации и визуализировать взаимодействие роботов в моделируемых средах. Совместима с ROS, обеспечивает бесшовный переход от моделирования к реальному оборудованию. Этот каркас ускоряет исследования, предоставляя переиспользуемые компоненты для поведения роевого типа, совместной разведки и автоматизации складов.

Репозиторий Agent Supervisor Demonstrates показывает, как оркестровать несколько автономных ИИ-агентов в скоординированном рабочем процессе. Написанный на Python, он определяет класс Supervisor для распределения задач, мониторинга состояния агентов, обработки сбоев и агрегирования ответов. Вы можете расширять базовые классы агентов, подключать различные API моделей и настраивать политики планирования. Ведет журналы деятельности для аудита, поддерживает параллельное выполнение и предлагает модульную архитектуру для легкой настройки и интеграции в более крупные системы ИИ.