multi-agent-orchestrator

Multi-Agent Orchestrator 是一个灵活且强大的框架，用于管理多个AI代理和处理复杂对话。这个项目的目标是通过智能化的途径来处理多重交互，用于动态地选择最合适的代理来回答用户的问题。

项目的主要特点

1. 智能意图分类：系统能够根据上下文和内容，将查询动态地路由到最合适的代理进行处理。
2. 双语支持：项目完全支持 Python 和 TypeScript 两种编程语言的实现。
3. 灵活的代理响应：支持来自不同代理的流式和非流式响应，使得处理用户请求更加灵活高效。
4. 上下文管理：在多个代理间维持和利用会话上下文，以确保交互的连贯性。
5. 可扩展的架构：可以轻松地集成新代理或定制现有代理，以满足特定需求。
6. 通用部署：项目可以在各种环境中运行，从 AWS Lambda 到本地环境或任何云平台。
7. 预构建的代理和分类器：提供多种现成可用的代理和分类器实现，方便快速部署。

工作原理及流程

Multi-Agent Orchestrator 的处理过程可以用简单的流程图来描述：

1. 用户输入首先被一个分类器分析。
2. 分类器根据代理特性和其对话历史，选择最合适的代理。
3. 选定的代理会处理用户输入的内容。
4. 编排器（orchestrator）将保存会话内容，更新代理的对话历史，并将响应返回给用户。

示例应用与快速上手

为了让用户快速上手，项目提供了许多示例与快速启动方案。

• 示例应用程序：用户可以体验一些基本代理的 Demo App，其中包括旅行代理、天气代理、餐馆代理、数学代理、技术代理及健康代理。这些代理贯穿多个领域，例如旅行预定、天气查询、数学运算和健康咨询等。

• 快速启动：通过提供各种独立脚本，用户可以在本地快速开始项目；同时还提供了电子商务支持模拟器和其他样本项目，以帮助用户更好地理解和使用该框架。

实例与实现

项目的应用场景丰富多样。它不仅可以用于构建多语言航班预订聊天机器人，还适用于建立 AI 驱动的电子商务客户支持系统，甚至可以与 Amazon Connect 和 Lex 一起使用，通过语音与客户进行交互。

无论是简单的聊天机器人还是复杂的人工智能系统，Multi-Agent Orchestrator 都能有效地适应各种需求，并能够扩展以应对日益复杂的对话场景。