LiteMultiAgent bietet ein modulares SDK zum Erstellen und Ausführen mehrerer KI-Agenten parallel oder sequenziell, jeder mit eindeutigen Rollen und Verantwortlichkeiten. Es stellt integrierte Speichersysteme, Nachrichtenschienen, Plugin-Adapter und Ausführungsloops bereit, um komplexe Inter-Agenten-Kommunikation zu verwalten. Nutzer können das Verhalten der Agenten anpassen, externe Tools oder APIs integrieren und Gespräche über Protokolle überwachen. Das leichte Design und das Abhängigkeitsmanagement machen es ideal für schnelle Prototypentwicklung und den Einsatz in produktiven kollaborativen KI-Workflows.

CAMEL-AI ist ein Python-basiertes Framework, das Entwicklern und Forschern ermöglicht, mehrere autonome KI-Agenten auf Basis von LLMs zu erstellen, zu konfigurieren und auszuführen. Es bietet integrierte Unterstützung für retrieval-augmented generation (RAG), externe Tool-Nutzung, Agenten-Kommunikation, Speicher- und Zustandsverwaltung sowie Scheduling. Mit modularen Komponenten und einfacher Integration können Teams komplexe Multi-Agenten-Systeme prototypes, Workflows automatisieren und Experimente auf verschiedenen LLM-Backends skalieren.

Dial4JaCa ist ein Java-Bibliotheks-Plugin für die JaCaMo-Multimessplattform, das Inter-Agenten-Nachrichten abfängt, Agentenzwecke codiert und sie durch LLM-Backends (OpenAI, lokale Modelle) routet. Es verwaltet Dialogkontexte, aktualisiert Glaubensbasen und integriert die Antwortgenerierung direkt in AgentSpeak(L)-Denkschlaufen. Entwickler können Prompts anpassen, Dialogartefakte definieren und asynchrone Aufrufe handhaben, wodurch Agenten Nutzeräußerungen interpretieren, Aufgaben koordinieren und externe Informationen in natürlicher Sprache abrufen können. Das modulare Design unterstützt Fehlerbehandlung, Protokollierung und die Auswahl mehrerer LLMs, ideal für Forschung, Bildung und schnelle Prototypenentwicklung von Konversations-MAS.

Das Projekt verwendet das JADE (Java Agent DEvelopment) Framework, um eine Multi-Agenten-Umgebung zu erstellen. Es definiert Agenten, die sich beim AMS und DF der Plattform registrieren, ACL-Nachrichten austauschen und Verhaltensweisen wie zyklisch, einstufig und FSM ausführen. Beispielsszenarien umfassen Käufer-Verkäufer-Verhandlungen, Contract-Net-Protokolle und Aufgabenverteilung. Ein GUI-Agenten-Container hilft, Laufzeitzustände der Agenten und Nachrichtenflüsse zu überwachen.

MultiAgentes bietet eine modulare Architektur zur Definition von Umgebungen und Agenten, die synchrone und asynchrone Multi-Agenten-Interaktionen unterstützt. Es umfasst Basisklassen für Umgebungen und Agenten, vordefinierte Szenarien für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben, Werkzeuge zur Anpassung von Belohnungsfunktionen und APIs für die Kommunikation zwischen Agenten und die Beobachtungsteilung. Visualisierungs utils ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Agentenverhaltens, während Logger-Module Leistungsmetriken aufzeichnen. Das Framework integriert sich nahtlos mit Gym-kompatiblen Reinforcement-Learning-Bibliotheken, sodass Nutzer Agenten mit bestehenden Algorithmen trainieren können. MultiAgentes ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Entwickler neue Umgebungsvorlagen, Agententypen und Kommunikationsprotokolle hinzufügen können, um vielfältige Forschungs- und Bildungsanwendungen abzudecken.