Multi-Agents 提供一個結構化環境,不同的 AI 代理——如規劃者、執行者和批評者——協同解決多步驟任務。規劃者負責將高層目標拆解為子任務,執行者透過與外部 API 或工具互動來完成每一步,批評者則檢查結果的準確性與一致性。記憶模組允許代理在多次互動中存儲上下文,訊息系統則確保溝通無縫。此框架可擴充,使用者可加入自定義角色、整合專有工具或換用 LLM 後端以符合特殊應用需求。
多代理 AI 編排允許自主 AI 代理團隊共同達成預設或動態目標。每個代理可配置獨特角色、能力和記憶存儲,通過中央協調器進行互動。該框架整合了 LLM 提供商(例如 OpenAI、Cohere)、向量資料庫(如 Pinecone、Weaviate)及用戶自定義工具。支援擴展代理行為、實時監控和日誌記錄,方便審核和除錯。適用於多步問答、自動內容生成或分散決策系統等複雜流程,通過抽象代理通信並提供模組化架構,加速開發和快速實驗部署。