LiteSwarm 是一個完整的 AI 代理人協調框架，旨在促進多專精代理人之間的協作。用戶定義各個代理人的角色，如資料抓取、分析、摘要或外部 API 呼叫，並在視覺化工作流程中連結它們。LiteSwarm 處理代理人間的通訊、持久記憶存取、錯誤恢復及記錄。它支援 API 集成、客製化程式碼擴展與即時監控，使團隊能快速原型、測試並部署複雜的多代理解決方案，減少工程負擔。

Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

Multi-Agent 是一個幫助你建立並編排多個並行運行的 AI 代理的開發者工具包。每個代理都具有獨立的記憶存儲、提示配置和訊息佇列。你可以定義自訂行為、建立代理間的溝通渠道，並根據代理角色自動委派任務。它利用 OpenAI 的 Chat API 來理解與產生語言，並提供模組化的組件來進行工作流程編排、日誌記錄與錯誤處理。這使得可以建立專門的代理，例如研究助手、資料處理器或客戶支援機器人，共同完成多面向的任務。

Agentic Shared Memory為基於AI的多代理環境提供一個強大的上下文數據管理解決方案。使用向量嵌入和高效資料結構，存儲代理的觀察、決策與狀態轉移，實現無縫的上下文檢索與更新。代理可查詢共享記憶，以存取過去的互動或全球知識，促進行為的一致性與合作解決問題。此函式庫支援與LangChain等流行AI框架或自訂代理協調者的即插即用整合，提供可定制的保留策略、上下文窗口及搜索功能。透過抽象記憶管理，開發者專注於代理邏輯，同時確保在分散或集中的部署中記憶體的可擴展性與一致性，提升系統整體性能，減少重複計算，並增強代理智力。