Многоагентное визуальное отслеживание реализует распределенную систему, состоящую из интеллектуальных агентов, которые обмениваются информацией для повышения точности и устойчивости отслеживания объектов в видео. Агенты используют сверточные нейронные сети для обнаружения, делятся наблюдениями для обработки заслонок, корректируют параметры отслеживания с помощью обучения с подкреплением. Совместимо с популярными наборами данных видео, поддерживает обучение и прогнозирование в реальном времени. Пользователи легко интегрируют его в существующие пайплайны и расширяют поведение агентов под индивидуальные задачи.

llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.