Этот репозиторий предоставляет настраиваемую многоглавую платформу для моделирования центра вызовов такси. Определяет отдельных ИИ-агентов: CustomerAgent для запроса поездок, DispatchAgent для выбора водителей на основе близости, DriverAgent для подтверждения назначений и обновления статусов, а также NotificationAgent для выставления счетов и сообщений. Агенты взаимодействуют через цикл оркестрации с использованием вызовов GPT от OpenAI и памяти, что позволяет асинхронный диалог, обработку ошибок и логирование. Разработчики могут расширять или адаптировать запросы агентов, интегрировать системы в реальном времени и прототипировать рабочие процессы по обслуживанию клиентов и диспетчеризации, основанные на ИИ.

Team of AI Agents предлагает модульную архитектуру для создания и развертывания мультиагентных систем. Каждый агент работает с уникальными ролями, используя глобальную память и локальные контексты для хранения знаний. Поддерживаются асинхронные сообщения, использование инструментов через адаптеры и динамическое перераспределение задач на основе результатов. Пользователи настраивают агентов с помощью скриптов на Python или YAML, позволяя специализировать их по темам, иерархии целей и приоритетам. Встроены метрики для оценки производительности и поиска ошибок, что ускоряет итерации. Расширяемая архитектура плагинов позволяет интегрировать собственные NLP-модели, базы данных и внешние API. Team of AI Agents ускоряет сложные рабочие процессы, используя коллективный интеллект специализированных агентов, что делает его идеальным для исследований, автоматизации и моделирования.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

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.